RL-L1：臨床SOTAにわずかなサイズで並ぶ連続時間モデル
実際のICUデータにおいて、本連続時間モデルは標準的な臨床ベースラインに匹敵しながら、はるかに小型・高速で動作します——時間を後付けではなく入力として扱う根拠を示します。
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ラボからの最新の成果とアップデート
ラボ全体からのリサーチノート、プロダクトのアップデート、パートナーシップ、および責任ある取り組みに関する情報です。
構造化メモリが100万エントリで完全なマルチホップ再現を維持
本メモリ層は、ストアが100万エントリに拡大してもマルチホップ検索のP@5 = 1.00を維持します——5万件から100万件への成長での劣化はありません。
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Mnemoが研究グレードのメモリを本番インフラに転換
コンプライアンスと監査エンドポイントをファーストクラスの機能として備えた、耐久性のあるマルチテナント・メモリ・ブリッジです——テスト完全対応、検索品質も維持。
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子どものようにモデルを育てることが、サンプル効率でディスティレーションを上回る
グラウンド化し、修正し、バインドし、統合する発達型トレーナーは、はるかに少ない露出回数で概念を学習し——そして忘れません。
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曲率ネイティブ・シリコン：チップの物理特性がモデルの数学となるとき
本基板プログラムは、計算を曲線的な測地線フローとして実現するクラシックな常温シリコンに取り組み、ハードウェアの緩和がモデルの推論となるよう共同設計します。
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なぜ私たちは失敗した実験を公開するのか
本サイトのすべてのクレームには、反証可能なテストが裏付けとして存在します——そしてテストが「否」と言えば、私たちはその否を報告します。その規律こそがプロダクトです。
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