Utgivelsesmerknad for Core 0.3.2 Noe nytt Core forstår nå komplekse forespørsler bedre ved å bryte dem ned i komponentene. Når du ber om noe som involverer flere trinn eller krav, vil enhetene automatisk identifisere og adressere hvert aspekt mye bedre, noe som reduserer behovet for oppfølgingsavklaringer. Hovedtrekk • Forbedret Intent Decomposition Engine: Forbedret parsing og nedbryting av komplekse brukerforespørsler til handlingsrettede komponenter • Avansert forespørselsanalyse: Bedre forståelse av implisitte krav og forespørsler i flere lag Forbedringer • Kontekstuell forståelse: Bedre gjenkjennelse av nyanserte brukerbehov i enkeltforespørsler • Multi-aspect Processing: Automatisk identifikasjon når forespørsler krever flere typer svar (innhold + formatering + analyse) • Nøyaktighet i første forsøk: Reduserte utvekslinger frem og tilbake som trengs for å oppfylle brukerens intensjon Feilrettinger • Fikset intensjonsparsfeil som forårsaket ufullstendige utdata • Løste tilfeller der implisitte krav ble oversett eller ignorert • Korrigerte svarhull når brukere ba om flere samtidige handlinger Forbedringer av brukeropplevelsen • Strømlinjeformet samhandlingsflyt reduserer behovet for avklaringsforespørsler • Mer intuitiv responsgenerering som forutser brukerbehov • Forbedret samarbeidsfølelse - mindre tilskyndelser, mer naturlig assistanse Status: Live, forvent flere korte vedlikehold for å justere produksjonen til denne nye oppdateringen i løpet av de neste 48 timene

Chain Data Engine Beta ble nettopp utgitt Betautgivelse: Nå live i produksjon. Vi presser denne iterasjonen for å samle tilbakemeldinger og bruksmønstre. Denne motoren er en stor oppgradering av enhetsdatabehandlingsfunksjoner. Tilnærmingen tar utvalgte elementer fra MCP-fundamenter, men representerer en fundamentalt annerledes metodikk designet for å løse pålitelighetsproblemer ved håndtering av store databiter. Forbedret datasamlebånd for inntak fanger nå opp data i kjeden med betydelig høyere nøyaktighet, slik at enheter kan levere dypere analytisk innsikt på tvers av alle måledata. Viktige forbedringer: • Forbedret datafangstnøyaktighet for alle enheter med forbedret pålitelighet • Forbedret analytisk dybde og innsiktsgenereringsevner • Bedre mønstergjenkjenning på tvers av datasett • Mer omfattende enhetsrapporteringsmuligheter • Høyere presisjon i datatolkning og diagramgenerering • Ny @nansen_ai integrasjon som gir dypere innsikt i aktiviteten på kjeden Enhetene leverer nå vesentlig mer detaljerte analyser med forbedret nøyaktighet og dypere markedsforståelse. Status: Live i produksjon (Beta) - Vi trenger testingen din! Datakilder: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Lansering av ny logo Vår nye logo er nå live. Den legemliggjør Cores multimodale og parallelle lag, det grunnleggende konseptet som fødte vår første prototype, @unit00x0, tilbake i 2024.

Versjonsmerknader for Core 0.3.1 Atferdsminne: Selvtilpassede kjernedirektiver Noe nytt En ny minnetype kalt "atferdsminne" som eksplisitt tilpasser enhetsatferd basert på brukerforespørsler samtidig som alle lærte konsepter holdes intakte. Inspirert av genetisk hukommelse hos mennesker, muliggjør denne tilnærmingen dynamisk atferdstilpasning gjennom selvmodifiserende kjernedirektiver. Genetisk hukommelse vil være kjernen i et betydelig antall store Core-oppdateringer. Viktige endringer • Eksplisitt tilpasning: Det som var implisitt er nå ekstremt eksplisitt • Selektiv aktivering: Aktiveres bare når resonnementet krever det • Bevart kunnskap: Alt konseptuelt minne forblir uendret • Dynamiske kjernedirektiver: Fungerer som selvtilpassede instruksjoner innebygd dypt inne i hver enhet Slik fungerer det Atferdsminne fungerer som et lag mellom kunnskap og atferd: • Analyserer forespørslene dine • Aktiveres ved behov • Tilpasser kjernedirektiver i sanntid • Bevarer alle lærte konsepter Eksempler i praksis Atferdstilpasninger kan skje på to måter: 1. Eksplisitte forespørsler: Be direkte om spesifikk atferd 2. Implisitt læring: Enheter utleder preferanser fra samtalemønstrene dine • Notasjonsinnstillinger: Be en enhet om å bruke "B" for milliarder i stedet for å stave det ut • Kommunikasjonsstil: Be om formelt språk for rapporter eller uformell tone for idédugnad • Utdataformatering: La enheter alltid presentere data i tabeller vs. avsnitt • Teknisk dybde: Juster fra sammendrag på høyt nivå til detaljerte tekniske forklaringer • Svarstruktur: Bytt mellom punktpunkter, nummererte lister eller flytende prosa • Domenespråk: Bruk bransjespesifikk terminologi (f.eks. "forpliktelser" vs "oppdateringer" for utviklere) Enheter tilpasser seg kontinuerlig basert på interaksjonene dine, og foredler oppførselen deres over tid. Hver tilpasning vedvarer til du ber om en endring eller tilbakestiller atferden helt. Innvirkning Enheter justerer nå eksplisitt oppførselen sin for å matche dine behov uten å glemme hva de har lært. Tenk på det som dynamiske kjernedirektiver som aktiveres basert på kontekst - på samme måte som genetisk hukommelse gir arvelige adaptive responser i biologiske systemer. Brukere kan tilbakestille atferdsminnet når som helst ved å be enheter om å tilbakestille atferden sin. Migrasjon Automatisk. Ingen handling kreves.

Rei Units har nå tilgang til alle ArXiv- og Google Scholar-forskningsartikler. Svarene inkluderer lenkede pdf- og artikkelsitater.

Oppdatering av nettsurfing: Enheter kan nå få tilgang til nettdata betydelig raskere og mer pålitelig. Hva endret seg: • Behandlingshastigheten for nettdata økte med 40 % • Bredere tilgang til tidligere vanskelig tilgjengelige nettsteder og innholdstyper • Mer konsistent datainnhenting på tvers av ulike nettstedsstrukturer Praktisk innvirkning: Enheter kan nå håndtere forskningsforespørsler i sanntid som tidligere var for trege eller upålitelige. Trenger du aktuelle markedsdata, live nyhetsanalyse eller faktasjekking fra flere kilder? Enheter kan nå trekke fra dusinvis av kilder på sekunder i stedet for minutter. De fleste komplekse webapplikasjoner, dynamisk innhold og moderne nettstedsarkitekturer som pleide å forårsake feil, fungerer nå sømløst. Dette betyr bedre svar når du ber enheter om å analysere aktuelle hendelser, sammenligne produkter på tvers av flere forhandlere eller undersøke emner i rask endring.

3 dager siden invitasjonskoder: • 3X daglige forespørsler til Core • 5X daglige forespørsler til Bowtie ettersom 0.3 introduserer dyp læring • Bildegenerering er begrenset for GPU-tildeling Denne fasen markerer et betydelig skritt mot åpen beta når vi samler inn tilbakemeldinger, studerer bruksatferd og skalerer infra.

1/4 Hva er Core? Forstå vår egen tilnærming til en syntetisk hjernearkitektur Core er ikke en LLM: Core er ikke en finjustert LLM, ikke en ny LLM, og ikke en LLM i det hele tatt. I stedet er Core en multimodal syntetisk hjerne, en fundamentalt annerledes type AI-arkitektur. Nøkkelterminologi for å forstå kjernen: 1. Syntetisk hjerne: Core er et enhetlig kognitivt system der flere AI-modeller og algoritmer fungerer som sammenkoblede nevrale komponenter innenfor en enkelt arkitektur. Tenk på det som en digital hjerne med spesialiserte regioner, ikke en samling verktøy. 2. Bowtie-arkitekturen: Cores minnesubstrat som lagrer informasjon som både semantiske vektorer OG abstrakte konseptnoder, skaper forbindelser mellom tilsynelatende urelaterte konsepter, og muliggjør ekte konseptdannelse, ikke bare mønstermatching. 3. Resonnementklynge: Den kognitive delen av Core som orkestrerer alle tenkeprosesser, og tar beslutninger om hvilke nevrale veier som skal aktiveres for en gitt oppgave, Resonneringsklyngen er dypt multimodal og fungerer via parallelle prosesserings- og raffinementskjevheter.

Invitasjonskoder er live! Hver eksisterende bruker har tre lukkede beta-invitasjonskoder som de kan dele med venner. Registrer deg med koden din:

2025.07.09 Oppdatering annenhver uke Core 0.3 er live! Detaljer: INTERN UTVIKLING Kjerne teknologi + System distribuert med automatisk elastisk skalering + Core 0.3 ny arkitektur feilrettinger + Innledende testing av 0.3.1 + Testing av Agent2Agent ikke-språklig kommunikasjon Infrastruktur + Testing av den nye innebygde MCP-protokollen + Pågående fullstendig omarbeiding av brukergrensesnittet EKSTERN TILGANG MVP.a + Brukertilgjengelige minner, konsepter og relasjoner + Dynamiske og interaktive diagrammer + Overgang til SSO-pålogging via e-post @unit00x0 + Testing av den oppdaterte kjernen (lavere prioritet) Generelle oppdateringer + Oppgradering av ventetid + Tilgang til Tier1/Dev-søkere Høydepunkter fra fellesskapet + Kjerne .3 Kognisjonsstresstest + Kjerne .3 Makroscenarioanalyse + Rei innovasjonsoppgave + AI-paradigme og Rei + Rei oversikt + Kreativ universutforming + Casestudie av arbeidsflyt med flere enheter: lekeplass for tankeeksperiment

Oppgradering av ventetid er nå i produksjon med Core .3 Innledende tester viser 80 %+ reduksjon i ventetid på tvers av generelle spørringer og 60 %+ for matematikk Noen eksempler: Einsteins relativitetsteori ELI5 ↓93,57 % Grammatikksjekk ↓92,04 % Essay-generering ↓84.77% Topp 5 memecoins på Solana ↓81.21% AMC 8 endringsrate problem ↓51.23 % Volum av sfæreproblem ↓56,43 % Problem med linjehelling ↓64,00 %