Substrato
Calcolo sparso, localmente ricorrente e consapevole dell'energia come obiettivo di ricerca di prima classe.
Oltre i transformer
Una scommessa di ricerca, con i risultati negativi nella stessa pagina dei successi.
Calcolo biologico e cognizione nativa al substrato, compresi i risultati negativi.
Citazione
ReasonLoom Research · Oltre i transformer · registro interno, 2026.
Perché è importante
Una scommessa diversa su dove nasce il progresso
La scommessa dominante dell'ultimo decennio è stata «scalare l'attention». La nostra scommessa di ricerca è diversa: il prossimo passo è un substrato differente, organizzato attorno a codici di popolazione sparsi, ricorrenza locale e routing consapevole dell'energia. Perseguiamo questa scommessa end-to-end — substrato, memoria, ciclo di addestramento, silicon — e pubblichiamo le falsificazioni insieme ai successi.
Linee di lavoro
Quattro linee che compongono la scommessa
La ricerca oltre i transformer in ReasonLoom non è un singolo paper; sono quattro programmi paralleli che convergono.
Memoria
Binding strutturato come sostituto delle finestre di contesto.
Trainer
Un ciclo evolutivo che fonda la produzione, con un verificatore tipizzato al centro.
Silicon
Chip la cui topologia condivide la geometria usata dal substrato.
Falsificazioni che abbiamo pubblicato internamente
Cosa non ha funzionato, e cosa ci ha insegnato
I risultati negativi onesti sono un vantaggio competitivo. Ogni voce qui sotto è una falsificazione che abbiamo condotto noi stessi e scelto di mantenere agli atti.
N1
Negativo 1
falsificato · pubblicato
Ponte hardware falsificato su scala
Un ponte di calcolo proposto è stato superato da una baseline densa ben calibrata alla soglia del milione di entità. Il negativo ha ridisegnato la roadmap del silicon.
multi-seed held-out ritirato dalla roadmap
N2
Negativo 2
falsificato · pubblicato
Affermazione sui prior architetturali falsificata
Un test A/B pulito a fronte di una solida baseline transformer ha mostrato che la nostra architettura post-transformer non vince, da sola, né sul naming né sulla continuità. Il valore robusto risiede nell'obiettivo di addestramento e nel binding di memoria strutturata, non nell'architettura.
multi-seed held-out ritirato dalla roadmap
N3
Negativo 3
falsificato · pubblicato
La scorciatoia per distillazione collassa in lookup
Un percorso di distillazione che appariva attraente nei primi test è collassato in una tabella di memorizzazione in valutazione held-out. Lo pubblichiamo come avvertimento a livello di paradigma.
multi-seed held-out ritirato dalla roadmap
Onestà multi-seed
Cosa sopravvive, con le barre d'errore
Ogni affermazione è abbinata alla varianza tra i seed. Un successo su un singolo seed non è un risultato — un successo su cinque lo è, e un non-successo è riportato allo stesso modo.
| Asse | Valore | ± seed | n | Stato |
|---|---|---|---|---|
| Lifelong retain-advantage | +0.65 | ±0.02 | 5 | survives |
| CLS sample efficiency | 1.90× | ±0.14 | 5 | survives |
| Slot 2-factor lift | +0.82 | ±0.08 | 5 | survives |
| Imprevisto recovery | +0.13 | ±0.09 | 5 | survives · soft |
| Arch-on-naming win | 0.00 | ±0.00 | 5 | retired |
| Arch-on-continuity win | −0.28 | ±0.27 | 5 | retired |
Perché pubblichiamo ciò che non funziona
I risultati negativi onesti sono un vantaggio competitivo. La maggior parte delle affermazioni oltre i transformer nel settore non sopravvive a una valutazione controllata; le nostre sono testate a fronte di baseline solide e o sopravvivono o vengono ritirate. Pubblichiamo entrambi gli esiti perché il settore avanza più rapidamente quando i vicoli ciechi sono documentati.
Cosa sopravvive
La memoria strutturata vince come sostituto delle finestre di contesto. Un ciclo di crescita evolutivo vince come metodo di addestramento. Le misurazioni multi-seed separano i due dai prior architetturali che non sono sopravvissuti.