Spring til indhold
MatterSpace
Start et pilotprojekt

Adaptive Continual Intelligence.
En ny kategori af intelligens.

ACI lærer af dit arbejde, mens det foregår, planlægger, simulerer, beslutter og handler inden for dine regler, og det, den lærer, er dit. Koblet sammen med din AI-model er den MS Duplex. Koblet sammen med din autonomistak er den MS Reflex.

Hvad den åbner for →Mød MS DuplexMød MS Reflex

Hvad ACI er.

ACI er intelligens, der bliver ved med at lære, planlægge, simulere, beslutte og handle, mens dit arbejde sker. Den fører alt, hvad den har lært og besluttet, videre og arbejder i samspil med de AI-modeller, du allerede bruger.

ACI, Adaptive Continual Intelligence, lærer, planlægger, simulerer, beslutter og handler, mens dit arbejde sker.

Trin 1 af 6: Hvad ACI er

Tre ord, tre adfærdsformer.

Adaptive Continual Intelligence: hvert ord betegner noget, ACI gør for dit arbejde.

Adaptive
Den tilpasser sig dit arbejde og hver ændring i det.
Continual
Den bliver ved med at lære, så længe den kører, og bygger på det, der kom før.
Intelligence
Den generaliserer, planlægger, simulerer, træffer beslutninger, handler og tilegner sig færdigheder, inden for dine regler.
Trin 1 af 3: Adaptive

Adaptive: ACI starter fra det, dit team ved, og en rettelse ændrer det næste svar.

Neurale netværks trilemma.

ACI er resultatet af års forskning i neurale netværk og deres trilemma: plasticitet, stabilitet og redigerbarhed. Lære hurtigt, beholde det, den ved, eller lade dig ændre det, den har lært: et neuralt netværk opnår højst to. ACI forener alle tre.

Plasticitet: et neuralt netværk, der lærer hurtigt, overskriver, hvad det vidste. Forskere kalder det katastrofal glemsel.

Trin 1 af 5: Plasticitet

  1. Plasticitet

    Lære det nye, hurtigt.

    I et neuralt netværk
    Et netværk, der lærer hurtigt, overskriver, hvad det vidste. Forskere kalder det katastrofal glemsel.
    Med ACI
    ACI lærer af ét enkelt bekræftet resultat, og allerede den næste forespørgsel har det.

  2. Stabilitet

    Beholde det, den ved.

    I et neuralt netværk
    Hold et netværk stabilt, og det beholder, hvad det ved, men holder op med at lære.
    Med ACI
    ACI bliver ved med at lære, og alt, hvad den har lært før, forbliver præcis, som det var, så længe den kører.

  3. Redigerbarhed

    Ændre det, den har lært.

    I et neuralt netværk
    Det, et netværk har lært, er spredt ud over det hele, så én ting ikke kan rettes eller fjernes uden gentræning.
    Med ACI
    Alt, hvad ACI har lært, kan gennemgås, rettes eller fjernes for sig, og resten forbliver, som det var.

At forene alle tre er det, der lader ACI lære, planlægge, simulere, beslutte og handle under kørsel, ud fra dit arbejde, så længe den kører. Det er det, der gør ACI til en ny kategori af intelligens.

Trilemmaet, fuldt ud →Hvem der skabte ACI →

Intelligens, ikke genfinding.

RAG, vektordatabaser, vidensgrafer, caches og hukommelse gemmer, hvad der skete, og finder det, der ligner. MS Duplex lærer: den forstår mønsteret bag hvert resultat, komprimerer det til det, der generaliserer, forudser, hvad der følger, og handler på det.

Når en forespørgsel kun ser velkendt ud, returnerer genfinding det nærmeste match. MS Duplex forstår mønsteret og ser forskellen.

Trin 1 af 5: En dobbeltgænger
  1. 01

    Den forstår

    Mønsteret bag et resultat: hvorfor det virkede, og hvor det gælder.

  2. 02

    Den komprimerer

    Det, den har lært, til det, der generaliserer, så den bliver hurtigere og slankere med brug.

  3. 03

    Den forudser

    Hvad der følger, ud fra alt, hvad dit arbejde har lært den.

  4. 04

    Den handler

    På det, den har lært, under kørsel, inden for dine regler.

Genfinding og MS Duplex, side om side →Læring ud over opslag →

En ny kategori af intelligens.

AI-modeller lærer, før de udgives, og forbliver derefter, som de er. ACI lærer, planlægger, simulerer, beslutter og handler bagefter: under kørsel, ud fra dit arbejde, så længe den kører.

Hvorfor den er en ny kategori →Essayet: hvor træningen slutter →
Trin 1 af 4: Når den lærer

En model lærer, før den udgives. ACI lærer hver dag, den kører.

I samspil med AI-modeller.

Din AI-model bidrager med generel intelligens, lært af verden. ACI bidrager med Adaptive Continual Intelligence, lært af dit arbejde. Sammen gør de det, ingen af dem kan alene.

Hvordan de arbejder sammen →To intelligenser, ét system →
Trin 1 af 4: Lært af

Din model lærte af verden. ACI lærer af dit arbejde.

Hvad ACI åbner for.

Med ACI lærer din AI med det samme, følger med i hver ændring og bliver hurtigere og billigere med brug, og det, den lærer, er dit.

  • Lærer med det samme

    Bekræft et resultat én gang, og allerede det næste svar afspejler det, uden træningskørsel og uden en ny version at vente på.

    0%*Forældede svar efter en politikændring

  • Følger med i hver ændring

    Ændr en regel, og ACI følger den fra næste forespørgsel, mens alt andet, den har lært, forbliver, som det var.

    92.5%*Korrekt på de beslutninger, en regelændring påvirkede

  • Hurtigere og billigere med brug

    Arbejde, den har lært, besvares på millisekunder uden modelkald, så jo mere den lærer, jo mindre koster hver forespørgsel.

    −84.8%*Omkostninger, med højere nøjagtighed

  • Den ved, hvad den ved

    Den svarer på det, den har lært, og henter din model ind, orienteret, når en sag er ny.

  • Sager, den aldrig har set

    Den lærer mønsteret bag et resultat, så den håndterer en ny sag og gennemskuer en dobbeltgænger.

  • Egne færdigheder

    Den tilegner sig nye færdigheder fra dit arbejde, tester hver enkelt før brug og fjerner den på anmodning.

  • Intelligens, du ejer

    Alt, hvad den lærer, tilhører dig, og du kan se, hvor det kom fra: gennemgå det, ret det, eller fjern det.

  • Flytter med til enhver model

    Skift til en anden model, agent eller app, og det, ACI har lært, flytter med dig.

    0*Gentræning for at flytte til en anden modelfamilie

  • Én intelligens til alle agenter

    Det, én assistent eller agent lærer, kan alle de agenter, du tillader, bruge.

Alt, den åbner for →Essayet: hvad der bliver muligt →

Hvorfor ACI er vigtig.

Indtil nu kunne kun de laboratorier, der træner modeller, få AI til at lære. Med ACI har hver person og hver virksomhed AI, der lærer af deres eget arbejde, og ejer det, den lærer.

Hvorfor det er vigtigt →Essayet: AI, der lærer, for alle →
Trin 1 af 4: Hvem der kunne

Indtil nu kunne kun de laboratorier, der træner modeller, få AI til at lære. Med ACI kan hver person og virksomhed det.

MS Duplex og MS Reflex er bygget på ACI.

Koblet sammen med din AI-model er ACI MS Duplex. Koblet sammen med din autonomistak er den MS Reflex. I begge er kombinationen produktet, og alt, hvad den lærer, planlægger, simulerer, beslutter og handler på under kørsel, er ACI i arbejde.

ACI er den intelligens, der tilpasser sig. MS Duplex bringer den til din AI og dine agenter, og MS Reflex til enhver maskine, der beslutter og handler på egen hånd.

  • MS Duplex

    Din AI og en ACI-model, der arbejder som én: det Agent Operating System, der drives af runtime-intelligens.

    • I dine assistenter
    • Inde i dine egne agenter
    • Inden for dine regler
    • I den placering, du vælger
    Mød MS Duplex →Hvorfor MS Duplex er vigtig →

  • MS Reflex

    Beta

    Din autonomistak og en ACI-model, der arbejder som én: runtimen til enhver maskine, der beslutter og handler på egen hånd.

    • På edge-enheder og robotter
    • På enheden, enhver enhed
    • Med eller uden forbindelse
    • Fem invarianter på hver maskine
    Mød MS Reflex →Sådan arbejder den med din stak →

Tre essays om ACI.

Hvad der gør den ny, hvad den gør muligt, og hvorfor den betyder noget.

Alle essays →

Ét sprog, defineret én gang.

Ordene for ACI og MS Duplex, hvert i én sætning.

Hvad MS Duplex gør →Din stak som værktøjer →
Trin 1 af 5: Ejet

Din AI er lejet intelligens, betalt pr. kald; det, MS Duplex lærer af dit arbejde, er ejet intelligens.

Spørgsmål om ACI.

Hvad er ACI?

ACI, Adaptive Continual Intelligence, er en ny kategori af intelligens, skabt af MatterSpace. Den bliver ved med at lære, planlægge, simulere, beslutte og handle, mens dit arbejde sker, i samspil med de AI-modeller, du allerede bruger. MS Duplex kobler den sammen med din AI-model, MS Reflex med din autonomistak.

Hvad ACI er →

Hvorfor er ACI en ny kategori af intelligens?

AI-modeller lærer, før de udgives, og forbliver derefter, som de er. ACI lærer, planlægger, simulerer, beslutter og handler bagefter: under kørsel, ud fra dit arbejde, så længe den kører. Den lærer dit arbejde frem for verden, bygger på alt, hvad den har lært før, og det, den lærer, er dit: en kategori for sig.

En ny kategori af intelligens →

Hvordan arbejder ACI sammen med AI-modeller?

I samspil. Modellen bringer generel intelligens: viden, sprog og ræsonnement. ACI bringer det, den lærer af dit arbejde. Den håndterer det, den allerede ved, og henter modellen ind, orienteret, til det nye. Modellen forbliver, som den er, og du kan skifte model uden at miste det, ACI har lært.

I samspil med AI-modeller →

Hvad åbner ACI for?

Til din AI: den lærer med det samme af ét bekræftet resultat, følger en ny regel fra næste forespørgsel, håndterer sager, den aldrig har set, tilegner sig færdigheder og bliver hurtigere og billigere med brug. Til dine maskiner: den lærer af ét eksempel, planlægger, simulerer og beslutter på enheden og holder hver kommando inden for dine regler, med eller uden forbindelse. Under alle omstændigheder er det, den lærer, dit.

Hvad ACI åbner for →

Hvorfor er ACI vigtig?

Indtil nu kunne kun de laboratorier, der træner modeller, få AI til at lære. Med ACI har hver person og hver virksomhed AI, der lærer af deres eget arbejde, og ejer det, den lærer. Det lærte vokser som renters rente med hvert resultat og forbliver, hvor du vælger, i en cloud eller på maskinen, uanset hvilken model eller stak du kører.

Hvorfor ACI er vigtig →

Hvordan hænger MS Duplex og MS Reflex sammen med ACI?

Begge er bygget på ACI, og ACI er intelligensen i hver af dem. Koblet sammen med din AI-model er den MS Duplex, i dit teams assistenter og de agenter, din virksomhed bygger. Koblet sammen med din autonomistak er den MS Reflex, på enhver maskine, der beslutter og handler på egen hånd.

Bygget på ACI →Overblik over MS Duplex →Overblik over MS Reflex →

Hvad er neurale netværks trilemma?

ACI er resultatet af års forskning i neurale netværk og deres trilemma: plasticitet, stabilitet og redigerbarhed. Plasticitet er at lære det nye, hurtigt. Stabilitet er at beholde det, den ved. Redigerbarhed er at ændre det, den har lært. Et neuralt netværk opnår højst to: lad det lære hurtigt, og det glemmer, hold det stabilt, og det holder op med at lære, og hvad det har lært, er spredt ud over det hele. ACI forener alle tre.

Neurale netværks trilemma →

Hvem skabte ACI?

Faruk Guney skabte ACI, MS Duplex og MS Reflex på egen hånd, efter års forskning i neurale netværks trilemma og mere end femten år, hvor han byggede Norck op til en global virksomhed inden for fremstilling og engineering on demand.

Hvem der skabte den, og hvorfor →

Giv din AI og dine maskiner en intelligens, der lærer, planlægger, simulerer, beslutter og handler.

MatterSpace kobler de modeller, du allerede kører, sammen med ACI, Adaptive Continual Intelligence, og kombinationen er produktet: MS Duplex til din AI og dine agenter, MS Reflex til enhver maskine, der beslutter og handler på egen hånd.

Start et pilotprojekt →Mød MS DuplexMød MS Reflex