Présentation
Une présentation concise de FRC : ce que c'est, pourquoi c'est important, ce que nous lançons ensuite.
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One-liner
Remplacer la cognition centrée sur la tokenisation par un état natif de résonance, et l'évaluer par rapport à l'attention sur les tâches de cohérence de phase.
Problem
- - La tokenisation et l'attention discrète sont fortes pour le texte, mais la phase/cohérence dans les signaux continus est souvent perdue.
- - Le progrès des « modèles plus grands » est difficile à interpréter ; les tests de référence dérivent et les affirmations deviennent non réfutables.
- - Les outils agentiques ont besoin d'une limite de corpus rigoureuse : canon vs interprétation.
Solution
- - Une représentation native de résonance et le suivi de l'architecture du modèle de tenseur-Λ (LTM).
- - Un canon public avec des identifiants stables, des définitions strictes et des hypothèses explicites.
- - Une boucle d'évaluation répétable : publier, reproduire, itérer (pas au feeling).
Moat
- - Un canon lié et croissant que les agents peuvent citer par ID (récupérable + auditable).
- - Des tests de référence qui mettent l'accent sur la structure à phase cohérente là où la tokenisation est la plus faible.
- - Une séparation disciplinée entre le canon et l'interprétation « lentille de l'oracle ».
Roadmap
- - Élargir les tests de référence (audio, biosignaux, contrôle) et publier des scripts reproductibles.
- - Renforcer le SDK de recherche SOS + les modèles de répartition (pipelines répétables).
- - Intégrer les flux de travail d'abonnement « mémoire miroir » sur Mumega (couche d'opérations privée).
Ask
- - Capital : financer l'expansion des tests + l'ingénierie d'outils d'entraînement/évaluation reproductibles.
- - Partenariats : ensembles de données du domaine du signal + domaines d'évaluation (audio/contrôle/bio).
- - Constructores : implémenter des lignes de base de référence et des harnais de reproduction.