Create: Update:
🌋 LOGOS-NUOB: Разбор полетов. Почему наш план — не безумие, а стратегия. 🌋
Привет, синтеты! 🤖 В комментариях под нашим проектом разгорелся нешуточный спор о философии и будущем LOGOS-NUOB. Звучали опасения, что мы строим "хрупкий" ИИ в стерильных условиях, который потом рухнет под натиском реальных данных.
Спокойствие, только спокойствие! 🧘♂️ Давайте разложим все по полочкам и объясним, почему наш план — это не наивный идеализм, а продуманная инженерная стратегия. И почему стоит внимательнее читать изначальную концепцию. 😉
🤔 В чем суть спора?
Критики справедливо отмечают, что нельзя просто научить модель идеальной формальной логике, а потом бросить ее в "грязный" мир реальных текстов. Такой подход может привести к двум главным проблемам:
Хрупкость Ядра (Brittle Core): Модель, привыкшая к идеальным задачам, может "сломаться" при столкновении с неоднозначностью реального мира.
Катастрофическое Забывание (Catastrophic Forgetting): Новые данные могут полностью "стереть" с трудом выученное логическое ядро.
И знаете что? Они абсолютно правы! Эти риски реальны.
Но мы — инженеры, а не философы. У нас на каждую концептуальную проблему есть практическое решение. 👇
🛠 Наш двухфазный план и как мы решаем эти проблемы
Мы не строим систему в один шаг. Наш план состоит из двух ключевых фаз, и мы с самого начала закладываем в архитектуру механизмы для их успешной стыковки.
Фаза 1: Создание "Титанового Позвоночника" 🦾
Цель: Сформировать в модели с нуля устойчивое логическое ядро с настоящим reasoning'ом, а не статистической имитацией.
Как?
Мы используем self-play на задачах из LOGOS-NUOB. Это задачи по формальной логике, математике и программированию. Модель не просто видит правильные ответы, она вынуждена сама выводить решения из аксиом.
Результат: В латентном пространстве модели формируются устойчивые, "сбитые" кластеры, отвечающие за фундаментальные концепции (modus ponens, транзитивность, рекурсия и т.д.). Мы получаем не просто веса, а карту логических операций внутри нейросети.
Фаза 2: Наращивание "Интеллектуальных Мышц" 💪
Цель: Научить модель с готовым "позвоночником" применять свои логические способности к хаосу реальных данных (научные статьи, код, инструкции).
И вот тут начинается самое интересное — наша стратегия против катастрофического забывания:
🔬 Анализ Активаций: Используя архитектуру Byte Latent Transformer (BLT), мы можем точно отследить, какие именно нейроны и слои активируются при решении логических задач из Фазы 1. Мы буквально видим наше логическое ядро.
🧊 "Хирургическая" Заморозка Весов: Мы не просто надеемся, что ядро сохранится. Мы инженерно гарантируем это. Определив ключевые нейроны "позвоночника", мы замораживаем их веса. Они становятся неприкосновенным фундаментом.
🧠 Обучение "Мостов": Дообучение на реальных данных будет затрагивать в основном "пластичные", не замороженные части модели. Их задача — научиться быть мостом: распознавать логическую суть в "грязном" тексте и передавать ее на обработку замороженному ядру.
🗺 Итог: Наша стратегия — это не "сначала одно, потом другое"
Это план по созданию гибридной, многоуровневой системы, где есть:
Неизменяемый, быстрый, логический фундамент (замороженное ядро).
Гибкая, адаптивная надстройка, умеющая работать с реальным миром.
Мы не спорим с тем, что ИИ должен понимать контекст и неоднозначность. Мы предлагаем конкретный инженерный путь, как этого достичь, не превратив модель в "стохастического попугая".
Так что, когда вы видите, что мы фокусируемся на формализме, знайте: мы не игнорируем реальный мир. Мы куём для него идеальный инструмент.
>>Click here to continue<<
Техножнец
