Stamen
ポスト・トランスフォーマー認知のための、生物学を基盤とした計算基板です。
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Research · Mnemo bridge
テクノロジー
ReasonLoomはAIの基盤スタックを再構築しています。生物学を起点とした演算サブストレートや曲率ネイティブなシリコンから、構造化メモリおよびトランスフォーマー以外の認知アーキテクチャを経て、それらの上で動作するモデルまでを対象としています。

サブストレート
私たちの認知システムと同じプリミティブを中心に設計された演算サブストレートとシリコンです。
コグニティブ
エンジンファミリーとして構成されたトランスフォーマー以外の認知アーキテクチャと、構成可能な永続メモリを組み合わせたものです。
モデル
ポストトランスフォーマーおよび継続学習モデルは、その基盤となるサブストレートがあって初めて存在できます。
リサーチの背景
生物学を基盤とした計算と基板ネイティブな認知——否定的な結果も含めて。
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アナロジー、反事実的推論、組み合わせ的バインディング——100万エントリ規模での測定結果。
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物理特性と認知のジオメトリを共同設計した、シリコン基板です。
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ライブ評価のもとで、人間とモデルが推論を実践するディベート・努力型ジムです。
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科学的ドメインを横断して、再現可能な研究パイプラインを実行するワークスペース・オーケストレーターです。
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監視、ケイパビリティ境界、安全なツール使用、および堅牢な拒否行動に関する研究。
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コンピューティング・データ・チームが大陸をまたぐ場合に、最前線のトレーニングを安定させる技術。
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