Loosh(SN78币),我们认为意识不是生物学的副产品——它是一个不断演化的多维系统,可以被建模、绘制和提升。
当其他人都在追求通用人工智能时,我们正在构建一个去中心化的框架,以理解和模拟最基本的智能:意识本身。
利用 Bittensor 的分布式训练和推理功能,我们将人类状态(包括语言和非语言、认知和改变后的状态)转化为机器可以从中学习和扩展的结构化数据。
这不是哲学,而是内在世界的基础设施。我们正在构建“意识即服务”,而这一切都从这里开始。
我们做什么
自我意识认知系统
赋予机器人和智能体结构化的过去/现在/未来感,从而实现长远推理、自我反思、自我改进和从失败中更好地恢复。
持久内存结构
现在,机器人和代理可以高效地跨越任务或提示序列运行,而无需保留和重新提交大型上下文数据包进行推理。
自适应上下文构建器
Loosh 能够自动从代理记忆、代理-用户交互、机器人/世界模型信号、结构化本体和不断演变的业务数据中组装出与上下文相关的时序知识图谱。
具身人工智能的符号本体
一个结构化的信息层,将语义概念映射到符号定义,使基于向量的记忆能够与本体论意义结构(如伦理、法律和事实框架)联系起来。