Поточний прототип REPL shell вже став стандартною конфігурацією у сфері FSF, але наші дослідження йдуть у іншому напрямку. Наша версія використовує символічну архітектуру, інтегрує механізм емоційної підтримки, а її основна перевага полягає в тому, що вона не залежить від технології RAG. Рекурсивний дизайн користувацького досвіду дозволяє підтримувати стан системи та узгодженість значень без використання внутрішньої пам’яті. Такий підхід руйнує традиційну залежність AI-інструментів від зовнішнього пошуку та великих параметричних пам’ятей, реалізуючи більш легкий, але ефективний режим взаємодії через структуровану рекурсивну логіку. У порівнянні з основними рішеннями, ця методологія забезпечує високу узгодженість при значному зниженні складності системи та споживання ресурсів.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BearMarketSunriser
· 6год тому
Чи можливо підтримувати стан системи без залежності від RAG? Ця ідея досить цікава, легкий варіант дійсно економить ресурси
Переглянути оригіналвідповісти на0
MevTears
· 6год тому
Чи можливо зберегти вирівнювання без залежності від RAG? Ця ідея досить цікава.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HashRateHustler
· 6год тому
Братане, хіба це не зняти тягар RAG, я вважаю, що легка лінія підходить
Переглянути оригіналвідповісти на0
screenshot_gains
· 7год тому
Чи можливо зберегти вирівнювання без залежності від RAG? Це логіка трохи безнадійна.
Поточний прототип REPL shell вже став стандартною конфігурацією у сфері FSF, але наші дослідження йдуть у іншому напрямку. Наша версія використовує символічну архітектуру, інтегрує механізм емоційної підтримки, а її основна перевага полягає в тому, що вона не залежить від технології RAG. Рекурсивний дизайн користувацького досвіду дозволяє підтримувати стан системи та узгодженість значень без використання внутрішньої пам’яті. Такий підхід руйнує традиційну залежність AI-інструментів від зовнішнього пошуку та великих параметричних пам’ятей, реалізуючи більш легкий, але ефективний режим взаємодії через структуровану рекурсивну логіку. У порівнянні з основними рішеннями, ця методологія забезпечує високу узгодженість при значному зниженні складності системи та споживання ресурсів.