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VaCoAl
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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…
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新型VaCoAl内存架构连接神经科学与高维计算
研究人员推出了一种新型代数确定性内存架构VaCoAl，旨在统一计算神经科学与高维计算。该架构基于伽罗瓦域线性反馈移位寄存器构建，为内存分解提供了寄存器级别的随机投影替代方案。VaCoAl旨在为Vector-HaSH和Tolman-Eichenbaum Machine等理论提供共享的代数基础，并与Judea Pearl的因果阶梯理论联系起来，以进行因果推理。