Agi – Iterative transparente Argumentationssysteme

Hallo,

Ich tauche seit vielen Jahren am tiefen Ende der Futurologie, der KI und der simulierten Intelligenz – und obwohl ich bei einem Big4 in meinem Arbeitsleben (verantwortlich für die KI -Transformation) MD bin, ist mein größter privater Ehrgeiz, eine KI -Forschung voranzutreiben.

Derzeit suche ich intelligenten Leuten, die mit einem meiner Nebenforschungsprojekte, den ITRs, weiteren Informationen hierher, um zu arbeiten oder zu einem meiner Nebenforschungsprojekte beizutragen möchten. Weitere Informationen hier:

Papier: https://github.com/thom-heinrich/itrs/blob/main/itrs.pdf

Githubub: https://github.com/thom-heinrich/itrs

Video: https://youtu.be/ubwazvtyika?si=bvksmqfwhszylihw

Web: https://www.chonkydb.com

✅ TLDR: #Itrs ist eine innovative Forschungslösung, um alle (lokalen) #llm mehr #Trustworthy, #explainable und durchzusetzen #SOTA Grade #-Reasoning. Links zum Forschungs #Paper & #Github stehen am Ende dieses Beitrags.

Haftungsausschluss: Während ich die Lösung in meiner Freizeit und am Wochenende vollständig entwickelt habe, gibt es viele Bereiche, in denen die Forschung vertieft werden kann (siehe Papier).

Wir präsentieren das iterative Gedankenverfeinerungssystem (ITRS), eine bahnbrechende Architektur, die künstliche Intelligenz-Argumentation durch ein reines großes Sprachmodell (LLM) revolutioniert. Im Gegensatz zu herkömmlichen heuristischen Ansätzen verwendet ITRS keine heuristischen Entscheidung, bei der alle strategischen Entscheidungen eher aus LLM-Intelligenz als aus hartcodierten Regeln entstehen. Das System führt sechs unterschiedliche Verfeinerungsstrategien (gezielt, explorativ, synthese, validiert, kreativ und kritisch) ein, eine anhaltende Denkungsdokumentstruktur mit semantischer Versioning und die Visualisierung von Denkstufen in Echtzeit. Durch synergistische Integration von Wissensgraphen für Beziehungsverfolgung, semantische Vektormotoren für die Widerspruchserkennung und die dynamische Parameteroptimierung erreicht die ITRS die Konvergenz für optimale Argumentationslösungen und hält gleichzeitig die vollständige Transparenz und Prüfbarkeit beibehalten. Wir demonstrieren die theoretischen Fundamente, architektonischen Komponenten und potenziellen Anwendungen des Systems über die Bereiche Erklärbarer KI (XAI), vertrauenswürdige KI (TAI) und allgemeine LLM -Verbesserungsbereiche. Die theoretische Analyse zeigt ein signifikantes Potenzial für Verbesserungen der Argumentationsqualität, Transparenz und Zuverlässigkeit im Vergleich zu Einzelpassansätzen und gleichzeitig formale Konvergenzgarantien und Rechenkomplexitätsgrenzen. Die Architektur fördert die hochmoderne, indem sie die Brödigkeit von regelbasierten Systemen beseitigt und wirklich adaptives, kontextbezogenes Denken ermöglicht, die sich mit Problemkomplexität skalieren.

Beste Thom