Архитектура памяти на основе нейробиологии

Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга?

Локальный ИИ для больших данных: Теория свободной энергии и предсказательные модели.

В этом видео я подробно рассказываю о своей новой разработке — системе управления знаниями для ИИ, которая эмулирует работу человеческого мозга.

Мы разберем, почему классический Fine-tuning и простое расширение контекстного окна — это тупиковые пути, и как нейробиология помогает нам создавать по-настоящему умных помощников.

О чем поговорим в ролике:

Проблема «катастрофического забывания»: Почему LLM теряют навыки при дообучении.

Гиппокамп и Неокортекс: Как я реализовал разделение на быструю и медленную память через векторные базы и графы знаний.

Теория свободной энергии: Как моя система предсказывает запросы пользователя до того, как они будут заданы.

Локальность и безопасность: Почему будущее за решениями, которые не зависят от OpenAI и не передают корпоративные данные за рубеж.

От API до обучения во сне: Как система самообучается, обрабатывая диалоги в периоды низкой нагрузки.

Это видео будет полезно разработчикам, инженерам данных и всем, кто интересуется будущим искусственного (или все-таки естественного?) интеллекта.

Ссылка на проект: https://dewiar.com/

Источник: donate.stream

Источник: ai-news.ru