Примечания к выпуску Core 0.3.2 Что нового Теперь Core лучше понимает сложные запросы, разбивая их на составные части. Когда вы запрашиваете что-то, что включает несколько шагов или требований, единицы автоматически определяют и решают каждый аспект гораздо лучше, уменьшая необходимость в последующих уточнениях. Основные функции • Улучшенный движок декомпозиции намерений: улучшенный парсинг и разбивка сложных пользовательских запросов на действующие компоненты • Расширенный анализ подсказок: лучшее понимание неявных требований и многоуровневых запросов Улучшения • Контекстуальное понимание: лучшее распознавание нюансов пользовательских потребностей в рамках одного запроса • Обработка нескольких аспектов: автоматическое определение, когда запросы требуют нескольких типов ответов (содержимое + форматирование + анализ) • Точность с первого раза: уменьшено количество обменов, необходимых для выполнения намерений пользователя Исправления ошибок • Исправлены сбои парсинга намерений, которые вызывали неполные выводы • Решены случаи, когда неявные требования были упущены или проигнорированы • Исправлены пробелы в ответах, когда пользователи запрашивали несколько одновременных действий Улучшения UX • Оптимизированный поток взаимодействия уменьшает необходимость в запросах на уточнение • Более интуитивная генерация ответов, которая предвосхищает потребности пользователя • Улучшенное ощущение сотрудничества - меньше подсказок, более естественная помощь Статус: В сети, ожидайте несколько коротких технических работ для настройки производства к этому новому обновлению в течение следующих 48 часов.

Бета-версия Chain Data Engine только что выпущена Бета-релиз: теперь в производстве. Мы запускаем эту итерацию, чтобы собрать отзывы и паттерны использования. Этот движок является значительным обновлением возможностей обработки данных по единицам. Подход использует выбранные элементы из основ MCP, но представляет собой принципиально другую методологию, разработанную для решения проблем надежности при обработке больших объемов данных. Улучшенный процесс захвата данных теперь фиксирует данные на блокчейне с значительно большей точностью, позволяя единицам предоставлять более глубокие аналитические инсайты по всем метрикам. Ключевые улучшения: • Улучшенная точность захвата данных для всех единиц с повышенной надежностью • Улучшенная аналитическая глубина и возможности генерации инсайтов • Лучшая распознаваемость паттернов в наборах данных • Более полные возможности отчетности по единицам • Более высокая точность в интерпретации данных и генерации графиков • Новая интеграция с @nansen_ai, предоставляющая более глубокие инсайты в активность на блокчейне Единицы теперь предоставляют значительно более детальный анализ с улучшенной точностью и более глубоким пониманием рынка. Статус: В производстве (Бета) - Нам нужно ваше тестирование! Источники данных: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Запуск нового логотипа Наш новый логотип теперь в сети. Он воплощает многомодальные и параллельные слои Core, основополагающую концепцию, которая родила наш первый прототип, @unit00x0, в 2024 году.

Примечания к выпуску Core 0.3.1 Поведенческая память: Самоадаптирующиеся директивы ядра Что нового Новый тип памяти под названием "поведенческая память", который явно адаптирует поведение единиц на основе запросов пользователей, сохраняя все усвоенные концепции. Вдохновленная генетической памятью у людей, этот подход позволяет динамически адаптировать поведение через самоизменяющиеся директивы ядра. Генетическая память станет основой значительного числа крупных обновлений Core. Ключевые изменения • Явная адаптация: То, что было неявным, теперь крайне явное • Селективная активация: Активируется только тогда, когда это необходимо для рассуждений • Сохраненные знания: Вся концептуальная память остается неизменной • Динамические директивы ядра: Функционирует как самоадаптирующиеся инструкции, встроенные глубоко в каждую единицу Как это работает Поведенческая память действует как слой между знаниями и поведением: • Анализирует ваши запросы • Активируется по мере необходимости • Адаптирует директивы ядра в реальном времени • Сохраняет все усвоенные концепции Примеры на практике Поведенческие адаптации могут происходить двумя способами: 1. Явные запросы: Прямо попросите о конкретных поведениях 2. Неявное обучение: Единицы делают выводы о предпочтениях на основе ваших паттернов общения • Предпочтения в обозначениях: Попросите единицу использовать "B" для миллиардов вместо полного написания • Стиль общения: Запросите формальный язык для отчетов или неформальный тон для мозгового штурма • Форматирование вывода: Попросите единицы всегда представлять данные в таблицах, а не в абзацах • Техническая глубина: Настройте от высокоуровневых резюме до детальных технических объяснений • Структура ответа: Переключайтесь между маркерами, нумерованными списками или текучей прозой • Язык домена: Используйте терминологию, специфичную для отрасли (например, "коммиты" против "обновлений" для разработчиков) Единицы постоянно адаптируются на основе ваших взаимодействий, уточняя свое поведение со временем. Каждая адаптация сохраняется до тех пор, пока вы не запросите изменения или не сбросите поведение полностью. Влияние Единицы теперь явно корректируют свое поведение в соответствии с вашими потребностями, не забывая то, что они узнали. Рассматривайте это как динамические директивы ядра, которые активируются в зависимости от контекста - аналогично тому, как генетическая память обеспечивает унаследованные адаптивные реакции в биологических системах. Пользователи могут сбросить поведенческую память в любое время, просто попросив единицы сбросить их поведение. Миграция Автоматическая. Действий не требуется.

Теперь единицы Rei могут получать доступ ко всем исследовательским статьям ArXiv и Google Scholar. Ответы включают ссылки на pdf и цитаты статей.

Обновление веб-браузинга: Устройства теперь могут получать доступ к веб-данным значительно быстрее и надежнее. Что изменилось: • Скорость обработки веб-данных увеличена на 40% • Более широкий доступ к ранее труднодоступным сайтам и типам контента • Более последовательное извлечение данных с различных структур веб-сайтов Практическое влияние: Устройства теперь могут обрабатывать запросы на исследование в реальном времени, которые ранее были слишком медленными или ненадежными. Нужны актуальные рыночные данные, анализ новостей в реальном времени или многопрофильная проверка фактов? Устройства теперь могут получать данные из десятков источников за секунды вместо минут. Большинство сложных веб-приложений, динамического контента и современных архитектур сайтов, которые раньше вызывали сбои, теперь работают безупречно. Это означает лучшие ответы, когда вы просите устройства проанализировать текущие события, сравнить продукты у разных ритейлеров или исследовать быстро меняющиеся темы.

3 дня с момента приглашения кодов: • 3X ежедневных запросов к Core • 5X ежедневных запросов к Bowtie, так как 0.3 вводит глубокое обучение • Генерация изображений ограничена по выделению GPU Этот этап является значительным шагом к открытому бета-тестированию, так как мы собираем отзывы, изучаем поведение пользователей и масштабируем инфраструктуру.

1/4 Что такое Core? Понимание нашего подхода к синтетической архитектуре мозга Core не является LLM: Core не является дообученной LLM, не является новой LLM и вообще не является LLM. Вместо этого Core — это мультимодальный синтетический мозг, принципиально другой тип архитектуры ИИ. Ключевая терминология для понимания Core: 1. Синтетический мозг: Core — это единая когнитивная система, где несколько моделей ИИ и алгоритмов работают как взаимосвязанные нейронные компоненты в рамках одной архитектуры. Представьте это как цифровой мозг с специализированными регионами, а не как набор инструментов. 2. Архитектура «бабочка»: Память Core, которая хранит информацию как семантические векторы И ПОНЯТИЯ, создает связи между, казалось бы, несвязанными концепциями и позволяет формировать подлинные концепции, а не просто сопоставлять шаблоны. 3. Кластер рассуждений: Когнитивная часть Core, которая координирует все мыслительные процессы, принимая решения о том, какие нейронные пути активировать для выполнения любой задачи. Кластер рассуждений глубоко мультимодален и работает через параллельную обработку и предвзятости сложности.

Пригласительные коды активны! Каждый существующий пользователь имеет три закрытых бета-пригласительных кода, чтобы поделиться с друзьями. Зарегистрируйтесь с вашим кодом:

2025.07.09 Двухнедельное обновление Core 0.3 запущен! Подробности: ВНУТРЕННЕЕ РАЗВИТИЕ Core Tech + Система развернута с автоматическим эластичным масштабированием + Исправления ошибок новой архитектуры Core 0.3 + Первоначальное тестирование 0.3.1 + Тестирование неязыковой коммуникации Agent2Agent Инфраструктура + Тестирование нового встроенного протокола MCP + Продолжается полная переработка пользовательского интерфейса ВНЕШНИЙ ДОСТУП MVP.a + Доступные для пользователей воспоминания, концепции и отношения + Динамические и интерактивные графики + Переход на вход через Email SSO @unit00x0 + Тестирование обновленного ядра (низкий приоритет) Общие обновления + Обновление задержки + Доступ для Tier1/Dev заявителей Основные моменты сообщества + Стресс-тестирование Core .3 Cognition + Анализ макросценариев Core .3 + Инновационная теза Rei + Парадигма ИИ и Rei + Обзор Rei + Создание креативной вселенной + Исследование рабочего процесса с несколькими единицами: площадка для мысленных экспериментов

Обновление задержки теперь в продакшене с Core .3 Первоначальные тесты показывают снижение задержки на 80%+ по общим запросам и на 60%+ для математических запросов Некоторые примеры: Теория относительности Эйнштейна ELI5 ↓93.57% Проверка грамматики ↓92.04% Генерация эссе ↓84.77% Топ-5 мемкойнов на Solana ↓81.21% Задача о скорости изменения AMC 8 ↓51.23% Объем сферы ↓56.43% Наклон линии ↓64.00%