技术

ReasonLoom 背后的基底、架构与模型

ReasonLoom 正在重建 AI 底层技术栈——从以生物学为先的计算基底与曲率原生芯片，到结构化记忆与非 Transformer 认知架构，直至运行其上的模型。

基底

认知的全新底层

围绕我们认知系统所用基础元语设计的计算基底与芯片。

积极研究中

Stamen

面向后Transformer认知的生物优先计算底层架构。

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Research · Mnemo bridge

积极研究中

Heddle

具备组合绑定能力的后语言结构化记忆系统。

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Research · Mnemo bridge

Obsidian

面向底层对齐计算的曲率原生芯片家族。

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Foundry tapeout · Research

认知

基底之上的架构与记忆

由多个引擎家族组成的非 Transformer 认知架构，搭配可组合的持久化记忆。

积极研究中

Penelope

由五大引擎家族构成的非Transformer认知架构。

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Research

Mnemo

连接认知研究与生产系统的可组合、持久化记忆桥接层。

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Research · Enterprise preview

积极研究中

Atelier

面向认知底层的发育式训练器——以接地为本，而非死记硬背。

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Research

模型

基于 ReasonLoom 技术栈训练的模型

后 Transformer 与持续学习模型，因其底层基底的存在而得以实现。

RL-X1

基于 ReasonLoom 底层架构训练的旗舰后Transformer模型。

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Research

Loominum™ 1.0

单一架构，连续轴调节——从完美记忆到精准注意力，按输入自适应。

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Research

RL-L1

面向不规则信号的连续时间模型——体积小、速度快、时间感知强。

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Research

研究背景

技术栈背后的研究工作

研究领域

超越Transformer

以生物为优先的计算底层与原生认知基底——包括研究中的否定性结论。

研究领域

结构化记忆

类比、反事实与组合绑定——在百万实体规模下的实测验证。

研究领域

几何原生计算

硅芯片的物理特性与认知几何协同设计的计算底层。

研究工具

Palestra——人机协作认知健身房

一个辩论与努力驱动的健身房，供人类与模型在实时评估下练习推理。

研究工具

Emmy——面向任意科学领域的研究编排器

跨科学领域运行可复现研究流水线的工作区编排工具。

评估

在真实约束下测量推理能力

针对规划、事实谦逊性、工具可靠性与协作问题求解的新型评估方法。

责任

智能体系统的安全方法

关于监督、能力边界、安全工具使用与鲁棒拒绝行为的研究。

系统

跨分布式集群的弹性训练

在计算、数据和团队跨越多个大洲时保持前沿训练稳定性的技术方法。