Arllecta Group は最近、同社独自のセンス理論に基づいた革新的なセンスツーセンス (S2S) アルゴリズムの導入を開始しました。この理論は、自己識別が可能な AI システムの開発に役立ちます。S2S アルゴリズムは、標準サイズのドキュメントと大規模なクラウド ストレージ データ セットの両方から意味を解釈する能力が際立っています。

S2S アルゴリズムは、制限付きボルツマン マシンとゼロ オブジェクト パラダイムを含む独自のアーキテクチャにより、トレーニングに必要なデータが大幅に少なくなるため、既存の GPT モデルとは一線を画しています。このパラダイムにより、数値分析から意味分析に焦点が移ります。これは、適応型の自己学習型 AI システムの作成に不可欠です。さらに、このアルゴリズムは、クラスタリングやデータ タイピングなどのタスクにニューロアモルフィック関数とセンス ダイアグラムを採用し、テキスト内の意味をより自然に推定します。

Arllecta のアプローチにより、S2S アルゴリズムは、その起源や分類基準に関係なく、異なるデータ オブジェクト間に意味のある接続を確立することもできます。この機能は、テキスト処理に重大な歪みをもたらすと同社が考えるトランスフォーマー アーキテクチャからの脱却です。代わりに、S2S アルゴリズムは入力データの意味的整合性を維持します。これは AI の自己意識にとって不可欠です。

Sense Theory と S2Schat ソフトウェア コアの立役者である Egger Mielberg 氏は、アルゴリズムの認知目標として、書籍全体を含む広範なテキスト分析から簡潔で意味のある応答を生成することを強調しています。このアルゴリズムは、Sense Derivatives と Sense エントロピーの概念を活用して意味的接続の深さを掘り下げ、さまざまなデータ要素の相互作用に関する新しい視点を提供します。まだ部分的に実装されている Arllecta の S2Schat は、すでに市場の主要な GPT ソリューションと比較して有望な結果を示しています。