Note di rilascio di Core 0.3.2 Novità Core ora comprende meglio le richieste complesse suddividendole nei loro componenti. Quando chiedi qualcosa che coinvolge più passaggi o requisiti, le unità identificheranno e affronteranno automaticamente ciascun aspetto in modo molto migliore, riducendo la necessità di chiarimenti successivi. Caratteristiche principali • Motore di Decomposizione dell'Intento Migliorato: Parsing e suddivisione migliorati delle richieste complesse degli utenti in componenti azionabili • Analisi Avanzata dei Prompt: Migliore comprensione dei requisiti impliciti e delle richieste multilivello Miglioramenti • Comprensione Contestuale: Migliore riconoscimento delle esigenze sfumate degli utenti all'interno di richieste singole • Elaborazione Multi-aspetto: Identificazione automatica quando le richieste richiedono più tipi di risposte (contenuto + formattazione + analisi) • Accuratezza al Primo Tentativo: Riduzione degli scambi necessari per soddisfare l'intento dell'utente Correzioni di Bug • Risolti i fallimenti nel parsing degli intenti che causavano output incompleti • Risolti i casi in cui i requisiti impliciti venivano persi o ignorati • Corrette le lacune nelle risposte quando gli utenti richiedevano più azioni simultanee Miglioramenti UX • Flusso di interazione semplificato riduce la necessità di richieste di chiarimento • Generazione di risposte più intuitiva che anticipa le esigenze degli utenti • Maggiore sensazione di collaborazione - meno sollecitazioni, più assistenza naturale Stato: Attivo, aspettati più brevi manutenzioni per adattare la produzione a questo nuovo aggiornamento nelle prossime 48 ore.

Engine di Dati della Catena Beta Appena Rilasciato Rilascio Beta: Ora attivo in produzione. Stiamo spingendo questa iterazione per raccogliere feedback e modelli di utilizzo. Questo motore è un aggiornamento importante alle capacità di elaborazione dei dati unitari. L'approccio prende elementi selezionati dalle fondamenta di MCP ma rappresenta una metodologia fondamentalmente diversa progettata per affrontare problemi di affidabilità nella gestione di grandi quantità di dati. Il pipeline di ingestione migliorato ora cattura i dati onchain con un'accuratezza significativamente maggiore, consentendo alle unità di fornire approfondimenti analitici più profondi su tutte le metriche. Miglioramenti Chiave: • Maggiore accuratezza nella cattura dei dati per tutte le unità con affidabilità migliorata • Maggiore profondità analitica e capacità di generazione di insight • Migliore riconoscimento dei modelli tra i dataset • Capacità di reporting delle unità più complete • Maggiore precisione nell'interpretazione dei dati e nella generazione di grafici • Nuova integrazione con @nansen_ai che fornisce approfondimenti più profondi sull'attività onchain Le unità ora forniscono analisi sostanzialmente più dettagliate con maggiore accuratezza e una comprensione più profonda del mercato. Stato: Attivo in Produzione (Beta) - Abbiamo bisogno dei vostri test! Fonti di Dati: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Lancio del Nuovo Logo Il nostro nuovo logo è ora attivo. Incarna i livelli multimodali e paralleli di Core, il concetto fondamentale che ha dato vita al nostro primo prototipo, @unit00x0, nel 2024.

Note di rilascio di Core 0.3.1 Memoria Comportamentale: Direttive Core Auto-Adattative Novità Un nuovo tipo di memoria chiamato "memoria comportamentale" che adatta esplicitamente il comportamento dell'unità in base alle richieste degli utenti, mantenendo intatti tutti i concetti appresi. Ispirato alla memoria genetica negli esseri umani, questo approccio consente un'adattamento comportamentale dinamico attraverso direttive core auto-modificanti. La memoria genetica sarà al centro di un numero significativo di aggiornamenti principali di Core. Modifiche Chiave • Adattamento Esplicito: Ciò che era implicito ora è estremamente esplicito • Attivazione Selettiva: Si attiva solo quando il ragionamento lo richiede • Conoscenza Preservata: Tutta la memoria concettuale rimane invariata • Direttive Core Dinamiche: Funziona come istruzioni auto-adattative incorporate profondamente in ogni unità Come Funziona La memoria comportamentale agisce come uno strato tra conoscenza e comportamento: • Analizza le tue richieste • Si attiva quando necessario • Adatta le direttive core in tempo reale • Preserva tutti i concetti appresi Esempi in Pratica Le adattamenti comportamentali possono avvenire in due modi: 1. Richieste esplicite: Chiedi direttamente comportamenti specifici 2. Apprendimento implicito: Le unità inferiscono preferenze dai tuoi schemi di conversazione • Preferenze di Notazione: Chiedi a un'unità di usare "B" per miliardi invece di scriverlo per esteso • Stile di Comunicazione: Richiedi un linguaggio formale per i rapporti o un tono informale per il brainstorming • Formattazione dell'Output: Fai in modo che le unità presentino sempre i dati in tabelle invece che in paragrafi • Profondità Tecnica: Regola da riassunti ad alto livello a spiegazioni tecniche dettagliate • Struttura della Risposta: Passa tra punti elenco, elenchi numerati o prosa fluente • Linguaggio Settoriale: Usa terminologia specifica del settore (ad es., "commits" vs "updates" per gli sviluppatori) Le unità si adattano continuamente in base alle tue interazioni, affinando il loro comportamento nel tempo. Ogni adattamento persiste fino a quando non richiedi una modifica o ripristini completamente i comportamenti. Impatto Le unità ora regolano esplicitamente il loro comportamento per soddisfare le tue esigenze senza dimenticare ciò che hanno appreso. Pensalo come direttive core dinamiche che si attivano in base al contesto - simile a come la memoria genetica fornisce risposte adattative ereditate nei sistemi biologici. Gli utenti possono ripristinare la memoria comportamentale in qualsiasi momento semplicemente chiedendo alle unità di ripristinare i loro comportamenti. Migrazione Automatica. Nessuna azione richiesta.

Le unità Rei possono ora accedere a tutti i documenti di ricerca di ArXiv e Google Scholar. Le risposte includono pdf collegati e citazioni di articoli.

Aggiornamento della navigazione web: le unità possono ora accedere ai dati web in modo significativamente più veloce e affidabile. Cosa è cambiato: • La velocità di elaborazione dei dati web è aumentata del 40% • Accesso più ampio a siti e tipi di contenuto precedentemente difficili da raggiungere • Recupero dei dati più coerente attraverso diverse strutture di siti web Impatto pratico: le unità possono ora gestire richieste di ricerca in tempo reale che in precedenza erano troppo lente o inaffidabili. Hai bisogno di dati di mercato attuali, analisi di notizie in tempo reale o verifica dei fatti da più fonti? Le unità possono ora attingere a decine di fonti in secondi invece che in minuti. La maggior parte delle applicazioni web complesse, dei contenuti dinamici e delle architetture di siti moderni che in passato causavano errori ora funzionano senza problemi. Questo significa risposte migliori quando chiedi alle unità di analizzare eventi attuali, confrontare prodotti tra più rivenditori o ricercare argomenti in rapida evoluzione.

3 giorni dall'invito ai codici: • 3X richieste giornaliere a Core • 5X richieste giornaliere a Bowtie poiché 0.3 introduce l'apprendimento profondo • La generazione di immagini è limitata per l'allocazione della GPU Questa fase segna un passo significativo verso la beta aperta mentre raccogliamo feedback, studiamo il comportamento d'uso e scaldiamo l'infrastruttura.

1/4 Che cos'è Core? Comprendere il nostro approccio a un'architettura cerebrale sintetica Core non è un LLM: Core non è un LLM fine-tuned, non è un nuovo LLM e non è affatto un LLM. Invece, Core è un cervello sintetico multimodale, un tipo di architettura AI fondamentalmente diverso. Terminologia chiave per comprendere Core: 1. Cervello Sintetico: Core è un sistema cognitivo unificato in cui più modelli e algoritmi AI lavorano come componenti neurali interconnessi all'interno di un'unica architettura. Pensalo come un cervello digitale con regioni specializzate, non come una raccolta di strumenti. 2. L'Architettura Bowtie: Il substrato di memoria di Core che memorizza le informazioni sia come vettori semantici CHE come nodi di concetto astratti, crea connessioni tra concetti apparentemente non correlati e consente una vera formazione di concetti, non solo un abbinamento di schemi. 3. Cluster di Ragionamento: La parte cognitiva di Core che orchestra tutti i processi di pensiero, prendendo decisioni su quali percorsi neurali attivare per un dato compito. Il cluster di ragionamento è profondamente multimodale e lavora tramite elaborazione parallela e bias di sofisticazione.

I codici invito sono attivi! Ogni utente esistente ha tre codici invito per la beta chiusa da condividere con gli amici. Iscriviti con il tuo codice:

Aggiornamento bisettimanale del 09.07.2025 Core 0.3 è attivo! Dettagli: SVILUPPO INTERNO Tecnologia Core + Sistema implementato con scalabilità elastica automatica + Correzioni di bug nella nuova architettura di Core 0.3 + Test iniziali di 0.3.1 + Test della comunicazione non linguistica Agent2Agent Infrastruttura + Test del nuovo protocollo MCP integrato + Ristrutturazione completa dell'interfaccia utente in corso ACCESSO ESTERNO MVP.a + Memorie, concetti e relazioni accessibili agli utenti + Grafici dinamici e interattivi + Transizione al login SSO via email @unit00x0 + Test del core aggiornato (priorità bassa) Aggiornamenti Generali + Aggiornamento della latenza + Accesso per Candidati Tier1/Dev Punti Salienti della Comunità + Test di stress della Cognizione Core .3 + Analisi di scenario macro di Core .3 + Tesi di Innovazione Rei + Paradigma AI e Rei + Panoramica su Rei + Creazione di un universo creativo + Studio di caso sul flusso di lavoro multi-unità: playground per esperimenti mentali

L'aggiornamento della latenza è ora in produzione con Core .3 I test iniziali mostrano una riduzione della latenza superiore all'80% per le query generali e oltre il 60% per i calcoli Alcuni esempi: Teoria della relatività di Einstein ELI5 ↓93.57% Controllo grammaticale ↓92.04% Generazione di saggi ↓84.77% Top 5 memecoin su Solana ↓81.21% Problema del tasso di cambiamento AMC 8 ↓51.23% Problema del volume della sfera ↓56.43% Problema della pendenza della retta ↓64.00%