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PyVaCoAl
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新AI模型VaCoAl提出代数确定性方法来理解默会知识
本文提出VaCoAl，一个新颖的代数确定性高维记忆系统，作为理解默会知识的模型。作者认为，默会知识最好被表示为记忆的操作模式，而非其内容。VaCoAl通过CASRAM和PyVaCoAl实现，通过修复冲突或通过容忍冲突来偏向直接路径，从而实现可审计的痕迹，形式化了知识表示中可审计性和估值互补的性质。该研究将此模型与默会知识的哲学概念联系起来，并暗示了对AI生成科学的影响，提出LLM应生成内容，而VaCoAl应维护可审计的痕迹，供人类估值…
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新的VaCoAl架构为AI认知提供精确可逆绑定
两篇配套论文介绍了VaCoAl，一种旨在解决当前AI模型局限性 novel 计算架构。VaCoAl 基于 GF(2) 上的 XOR-and-shift 操作构建，能够实现精确可逆的变量绑定和组合捆绑。该架构被提议为一个基底，可以支持马库斯（Marcus）的三个认知组成部分：变量上的操作、递归结构化表示，以及个体与种类之间的区分。论文认为，VaCoAl 的精确可逆性对于内省和因果推理至关重要，为卷积等有损代数中发现的退化问题提供了潜在解…