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
