سرمایهگذاران
مروری بر سرمایهگذاری در FRC: چیستی، آنچه اندازهگیری میشود و آنچه در آینده ساخته خواهد شد.
This page is translated for accessibility. Primary version: /en/investors
توکنایز کردن و توجه گسسته (discrete attention) انتزاعهای عالی برای متن هستند، اما فاز و ساختار پیوسته را نادیده میگیرند. FRC بازنماییها و معماریهای بومی رزونانس را برای دامنههای با فاز همدوس پیشنهاد میکند.
قوانین (canon) به صورت مقالات شمارهگذاری شده با شناسههای ثابت و فرضیات صریح منتشر میشوند. مسیر فعلی هوش مصنوعی، مدل تانسور-Λ (LTM) و بنچمارک تجربی آن در مقابل توجه (attention) در وظایف همدوسی فاز است.
با جریانهای کاری عاملی (agentic) + بازیابی، میتوانیم یک پیکره (corpus) دقیق را حفظ کنیم، آزمایشهای تکرارپذیر اجرا کنیم و بدون تخریب لایه مرجع، روی معماری تکرار کنیم.
FRC-840-001
The Engine (LTM): attention → resonance.
FRC-16D-001
Protocol: Universal Vector for cognitive state.
FRC-840-LTM-001
Empirical: LTM vs Transformer on phase coherence.
What we’re building next
- - بنچمارکهای تجربی بیشتر در دامنههای نوسانی (صدا، سیگنالهای حیاتی، کنترل).
- - یک SDK تمیز + سیستم اعزام وظیفه برای خط لولههای تحقیقاتی تکرارپذیر (SOS).
- - یک لایه اشتراک «حافظه آینهای» برای جریانهای کاری شخصی هوش مصنوعی (Mumega).
What to evaluate
- - آیا LTM میتواند بنچمارک را با یک اسکریپت آموزشی حداقلی و بذرهای ثابت (fixed seeds) بازتولید کند؟
- - آیا این رویکرد فراتر از وظیفه منتشر شده، به دامنههای همدوس فاز مجاور تعمیم مییابد؟
- - آیا قوانین به اندازه کافی ساختاریافته هستند که عاملها بتوانند به آنها استناد کنند (شناسهها)، بازیابی کنند (گراف) و دچار توهم نشوند؟