Viktig information om Core 0.3.2 Vad är det senaste Core förstår nu komplexa förfrågningar bättre genom att dela upp dem i sina beståndsdelar. När du ber om något som omfattar flera steg eller krav kommer enheterna automatiskt att identifiera och ta itu med varje aspekt mycket bättre, vilket minskar behovet av uppföljande förtydliganden. Viktiga funktioner • Enhanced Intent Decomposition Engine: Förbättrad parsning och nedbrytning av komplexa användarförfrågningar till användbara komponenter • Avancerad promptanalys: Bättre förståelse för implicita krav och förfrågningar i flera lager Förbättringar • Kontextuell förståelse: Bättre igenkänning av nyanserade användarbehov inom enskilda förfrågningar • Multi-aspect Processing: Automatisk identifiering när förfrågningar kräver flera typer av svar (innehåll + formatering + analys) • Noggrannhet vid första försöket: Minskade utbyten fram och tillbaka som krävs för att uppfylla användarens avsikt Buggar åtgärdade • Fixade avsiktstolkningsfel som orsakade ofullständiga utdata • Löste fall där implicita krav missades eller ignorerades • Korrigerade svarsluckor när användare begärde flera samtidiga åtgärder Förbättringar av UX • Strömlinjeformat interaktionsflöde minskar behovet av begäran om förtydligande • Mer intuitiv svarsgenerering som förutser användarnas behov • Förbättrad samarbetskänsla - mindre uppmaning, mer naturlig hjälp Status: Live, förvänta dig flera korta underhåll för att anpassa produktionen till den här nya uppdateringen under de kommande 48 timmarna

Chain Data Engine Beta har precis släppts Betaversion: Nu live i produktion. Vi använder den här iterationen för att samla in feedback och användningsmönster. Den här motorn är en stor uppgradering av enhetens databehandlingskapacitet. Metoden tar utvalda element från MCP-fundamenten men representerar en fundamentalt annorlunda metod som är utformad för att hantera tillförlitlighetsproblem vid hantering av stora databitar. Förbättrad inmatningspipeline samlar nu in onchain-data med betydligt högre noggrannhet, vilket gör det möjligt för enheter att leverera djupare analytiska insikter över alla mätvärden. Viktiga förbättringar: • Förbättrad noggrannhet vid datainsamling för alla enheter med förbättrad tillförlitlighet • Förbättrade funktioner för analytiskt djup och insiktsgenerering • Bättre mönsterigenkänning över datauppsättningar • Mer omfattande funktioner för enhetsrapportering • Högre precision vid tolkning av data och generering av diagram • Integration av nya @nansen_ai som ger djupare insikter i onchain-aktivitet Enheterna levererar nu betydligt mer detaljerade analyser med förbättrad noggrannhet och djupare marknadsförståelse. Status: Live i produktion (Beta) - Vi behöver dina tester! Källor: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Lansering av ny logotyp Vår nya logotyp är nu live. Den förkroppsligar Cores multimodala och parallella lager, det grundläggande konceptet som födde vår första prototyp, @unit00x0, redan 2024.

Viktig information för Core 0.3.1 Beteendeminne: Självanpassande kärndirektiv Vad är det senaste En ny minnestyp som kallas "beteendeminne" som uttryckligen anpassar enhetens beteende baserat på användarens önskemål samtidigt som alla inlärda begrepp hålls intakta. Inspirerad av genetiskt minne hos människor möjliggör detta tillvägagångssätt dynamisk beteendeanpassning genom självmodifierande kärndirektiv. Det genetiska minnet kommer att stå i centrum för ett stort antal större Core-uppdateringar. Viktiga ändringar • Explicit anpassning: Det som var implicit är nu extremt explicit • Selektiv aktivering: Aktiveras endast när resonemanget kräver det • Bevarad kunskap: Allt konceptuellt minne förblir oförändrat • Dynamic Core Directives: Fungerar som självanpassande instruktioner inbyggda djupt i varje enhet Så här fungerar det Beteendeminnet fungerar som ett lager mellan kunskap och beteende: • Analyserar dina önskemål • Aktiveras vid behov • Anpassar kärndirektiv i realtid • Bevarar alla inlärda begrepp Exempel i praktiken Beteendemässiga anpassningar kan ske på två sätt: 1. Explicita förfrågningar: Fråga direkt efter specifika beteenden 2. Implicit inlärning: Enheter härleder preferenser från dina konversationsmönster • Notationsinställningar: Be en enhet att använda "B" för miljarder istället för att stava ut det • Kommunikationsstil: Begär formellt språk för rapporter eller avslappnad ton för brainstorming • Utdataformatering: Låt enheter alltid presentera data i tabeller jämfört med stycken • Tekniskt djup: Justera från sammanfattningar på hög nivå till detaljerade tekniska förklaringar • Svarsstruktur: Växla mellan punktlistor, numrerade listor eller flödande prosa • Domänspråk: Använd branschspecifik terminologi (t.ex. "commits" kontra "updates" för utvecklare) Enheter anpassar sig kontinuerligt baserat på dina interaktioner och förfinar sitt beteende över tid. Varje anpassning kvarstår tills du begär en ändring eller återställer beteendena helt. Effekt Enheterna anpassar nu uttryckligen sitt beteende för att matcha dina behov utan att glömma vad de har lärt sig. Tänk på det som dynamiska kärndirektiv som aktiveras baserat på kontext - på samma sätt som genetiskt minne ger ärvda adaptiva svar i biologiska system. Användare kan återställa beteendeminnet när som helst genom att helt enkelt be enheterna att återställa sina beteenden. Migration Automatisk. Ingen åtgärd krävs.

Rei-enheter kan nu få tillgång till alla forskningsrapporter från ArXiv och Google Scholar. Svaren inkluderar länkade pdf- och artikelcitat.

Uppdatering av webbsurfning: Enheter kan nu komma åt webbdata betydligt snabbare och mer tillförlitligt. Vad har ändrats: • Bearbetningshastigheten för webbdata ökade med 40 % • Bredare tillgång till tidigare svåråtkomliga webbplatser och innehållstyper • Mer konsekvent datahämtning över olika webbplatsstrukturer Praktisk påverkan: Enheter kan nu hantera forskningsförfrågningar i realtid som tidigare var för långsamma eller opålitliga. Behöver du aktuella marknadsdata, live-nyhetsanalys eller faktagranskning från flera källor? Enheter kan nu hämta från dussintals källor på några sekunder istället för minuter. De flesta komplexa webbprogram, dynamiskt innehåll och moderna webbplatsarkitekturer som tidigare orsakade fel fungerar nu sömlöst. Detta innebär bättre svar när du ber enheter att analysera aktuella händelser, jämföra produkter hos flera återförsäljare eller undersöka snabbt föränderliga ämnen.

3 dagar sedan inbjudningskoder: • 3X dagliga förfrågningar till Core • 5X dagliga förfrågningar till Bowtie eftersom 0.3 introducerar djupinlärning • Bildgenereringen är begränsad för GPU-allokering Denna fas markerar ett viktigt steg mot öppen beta när vi samlar in feedback, studerar användningsbeteende och skalar infra.

1/4 Vad är Core? Att förstå vårt eget tillvägagångssätt för en syntetisk hjärnarkitektur Core är inte en LLM: Core är inte en finjusterad LLM, inte en ny LLM och inte en LLM alls. Istället är Core en multimodal syntetisk hjärna, en fundamentalt annorlunda typ av AI-arkitektur. Viktig terminologi för att förstå kärnan: 1. Syntetisk hjärna: Core är ett enhetligt kognitivt system där flera AI-modeller och algoritmer fungerar som sammankopplade neurala komponenter inom en enda arkitektur. Tänk på det som en digital hjärna med specialiserade regioner, inte en samling verktyg. 2. The Bowtie Architecture: Cores minnessubstrat som lagrar information som både semantiska vektorer OCH abstrakta begreppsnoder, skapar kopplingar mellan till synes orelaterade begrepp och möjliggör genuin konceptbildning, inte bara mönstermatchning. 3. Reasoning Cluster: Den kognitiva delen av Core som orkestrerar alla tankeprocesser och fattar beslut om vilka neurala banor som ska aktiveras för en given uppgift, Resonemangsklustret är djupt multimodalt och fungerar via parallell bearbetning och sofistikeringsbias.

Inbjudningskoder är live! Varje befintlig användare har tre stängda inbjudningskoder för betaversioner som de kan dela med sina vänner. Registrera dig med din kod:

2025.07.09 Uppdatering varannan vecka Core 0.3 är live! Detaljer: INTERN UTVECKLING Kärnteknik + System distribuerat med automatisk elastisk skalning + Core 0.3 buggfixar för ny arkitektur + Inledande testning av 0.3.1 + Testning av Agent2Agent icke-språklig kommunikation Infrastruktur + Testar det nya inbyggda MCP-protokollet + Pågående fullständig omarbetning av användargränssnittet EXTERN ÅTKOMST MVP.a + Minnen, koncept och relationer som är tillgängliga för användaren + Dynamiska och interaktiva diagram + Övergång till SSO-inloggning via e-post @unit00x0 + Testning av den uppdaterade kärnan (lägre prioritet) Allmänna uppdateringar + Uppgradering av latens + Tillgång för Tier1/Dev-sökande Höjdpunkter i communityn + Core .3 Stresstest för kognition + Core .3 Analys av makroscenarier + Examensarbete för innovation inom Rei + AI-paradigm och Rei + Rei översikt + Skapande av kreativa universum + Fallstudie om arbetsflöde med flera enheter: lekplats för tankeexperiment

Latensuppgradering är nu i prod med Core .3 Initiala tester visar 80 %+ minskning av latens för allmänna frågor och 60 %+ för matematik Några exempel: Einsteins relativitetsteori ELI5 ↓93,57% Grammatik kontroll ↓92.04% Essä-generering ↓84.77% Topp 5 memecoins på Solana ↓81,21% AMC 8 problem med förändringshastigheten ↓51,23 % Volym av sfärproblem ↓56,43 % Problem med lutning på linjen ↓64.00%