Binance Square
LIVE
LIVE
SingularityNET
--606 views
Orijinali görüntüle
@CogitoFi CTO'su Norton Wang, Cogito'nun geçmişi,#CGVyönetişimi, TFUND'un başlatılması, düzenlemeler ve uyumluluk ve çok daha fazlası hakkında derinlemesine bir sohbet için Arcanum Ventures'a katıldı. İzle şimdi:

@CogitoFi CTO'su Norton Wang, Cogito'nun geçmişi,#CGVyönetişimi, TFUND'un başlatılması, düzenlemeler ve uyumluluk ve çok daha fazlası hakkında derinlemesine bir sohbet için Arcanum Ventures'a katıldı. İzle şimdi:

Sorumluluk Reddi: Üçüncü tarafların görüşlerini içerir. Yatırım tavsiyesi değildir. Sponsorlu içerikler içerebilir. Hüküm ve Koşullar'a bakın.
0
En son kripto haberlerini keşfedin
⚡️ Kripto dünyasındaki en son tartışmaların bir parçası olun
💬 En sevdiğiniz içerik üreticilerle etkileşim kurun
👍 İlginizi çeken içeriklerin keyfini çıkarın
E-posta / Telefon numarası
İlgili İçerik Üretici
LIVE
@singularitynet

İçerik Üreticisinden Daha Fazla İçerik Keşfedin

--
Join us this Tuesday, May 7th, 2024, at 5 pm UTC for the first session of a special two-part SingularityNET's Technical Tuesdays mini-series dedicated to the latest advancements in the development of a unified experiential learning component for OpenCog Hyperon, our framework for #AGI at the human level and beyond. Session 1 - The implementation of NARS (Non-Axiomatic Reasoning System) in OpenCog Hyperon’s MeTTa language cognitive computations; - Integrating the AIRIS (Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism) causality-based learning AI into Hyperon. Session 2 - Recreating experiential learning in Hyperon using ROCCA (Rational OpenCog Controlled Agent); - Porting fundamental components ROCCA requires from OpenCog classic to Hyperon, including forward and backward chaining, PLN (Probabilistic Logic Networks), and pattern mining. These advancements are part of our ongoing initiative to consolidate the strengths of several systems —ROCCA, NARS, OpenPsi, and AIRIS— to create a unified experiential learning component for Hyperon. This approach will allow AI models to: - Develop a goal-independent understanding of their environment through causal knowledge gained from planned and spontaneous interactions; - Explore their environment with increased efficiency using a curiosity model that prioritizes situations with high uncertainty, challenging their existing causal knowledge. Our preliminary findings indicate that this approach surpasses common Reinforcement Learning techniques in terms of data efficiency by orders of magnitude. To learn more, set your reminder for the livestream now on your preferred platform: - YouTube: https://youtube.com/live/P5VTM3dcn6A - LinkedIn: https://www.linkedin.com/events/beyondreinforcementlearning-how7192236486073757696/theater/ - X: @SingularityNET
--

Öne Çıkan Makaleler

Daha fazlasını görüntüle
Site haritası
Cookie Preferences
Platform Hüküm ve Koşulları