Hopp til innholdet
MatterSpace
Start en pilot

Adaptive Continual Intelligence.
En ny kategori av intelligens.

ACI lærer av arbeidet ditt mens det pågår, planlegger, simulerer, avgjør og handler innenfor reglene dine, og det den lærer, er ditt. Koblet sammen med KI-modellen din er den MS Duplex. Koblet sammen med autonomistakken din er den MS Reflex.

Hva den åpner for →Møt MS DuplexMøt MS Reflex

Hva ACI er.

ACI er intelligens som fortsetter å lære, planlegge, simulere, avgjøre og handle mens arbeidet ditt pågår. Den fører videre alt den har lært og avgjort, og jobber i samspill med KI-modellene du allerede bruker.

ACI, Adaptive Continual Intelligence, lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler mens arbeidet ditt pågår.

Steg 1 av 6: Hva ACI er

Tre ord, tre egenskaper.

Adaptive Continual Intelligence: hvert ord beskriver noe ACI gjør for arbeidet ditt.

Adaptive
Den tilpasser seg arbeidet ditt, og hver endring i det.
Continual
Den fortsetter å lære så lenge den kjører, og bygger på det som kom før.
Intelligence
Den generaliserer, planlegger, simulerer, tar beslutninger, handler og tilegner seg ferdigheter, innenfor reglene dine.
Steg 1 av 3: Adaptive

Adaptive: ACI starter fra det teamet ditt vet, og en rettelse endrer neste svar.

Trilemmaet i nevrale nett.

ACI er resultatet av år med forskning på nevrale nett og trilemmaet deres: plastisitet, stabilitet og redigerbarhet. Lære raskt, beholde det den kan, eller la deg endre det den har lært: et nevralt nett får høyst to. ACI har alle tre.

Plastisitet: et nevralt nett som lærer raskt, overskriver det det kunne fra før. Forskere kaller det katastrofal glemsel.

Steg 1 av 5: Plastisitet

  1. Plastisitet

    Å lære det nye, raskt.

    I et nevralt nett
    Et nettverk som lærer raskt, overskriver det det kunne fra før. Forskere kaller det katastrofal glemsel.
    Med ACI
    ACI lærer av ett enkelt bekreftet resultat, og aller neste forespørsel har det med.

  2. Stabilitet

    Å beholde det den kan.

    I et nevralt nett
    Hold et nettverk stødig, så beholder det det kan, men det slutter å lære.
    Med ACI
    ACI fortsetter å lære, og alt den har lært før, forblir nøyaktig som det var, så lenge den kjører.

  3. Redigerbarhet

    Å endre det den har lært.

    I et nevralt nett
    Det et nettverk har lært, er spredt utover hele nettverket, så én ting kan ikke rettes eller fjernes uten omtrening.
    Med ACI
    Alt ACI har lært, kan gjennomgås, rettes eller fjernes hver for seg, og resten forblir som det var.

At ACI har alle tre, er det som lar den lære, planlegge, simulere, avgjøre og handle under kjøring, ut fra arbeidet ditt, så lenge den kjører. Det er det som gjør ACI til en ny kategori av intelligens.

Trilemmaet i sin helhet →Hvem som bygde ACI →

Intelligens, ikke gjenfinning.

RAG, vektordatabaser, kunnskapsgrafer, cacher og minne lagrer det som skjedde, og finner det som ligner. MS Duplex lærer: den forstår mønsteret bak hvert resultat, komprimerer det til det som generaliserer, forutsier hva som kommer videre, og handler ut fra det.

Når en forespørsel bare ser kjent ut, returnerer gjenfinning nærmeste treff. MS Duplex forstår mønsteret, og ser forskjellen.

Steg 1 av 5: Dobbeltgjenger
  1. 01

    Den forstår

    Mønsteret bak et resultat: hvorfor det virket, og hvor det gjelder.

  2. 02

    Den komprimerer

    Det den har lært til det som generaliserer, så den blir raskere og slankere med bruk.

  3. 03

    Den forutsier

    Hva som kommer videre, ut fra alt arbeidet ditt har lært den.

  4. 04

    Den handler

    Ut fra det den har lært, under kjøring, innenfor reglene dine.

Gjenfinning og MS Duplex, side om side →Læring utover oppslag →

En ny kategori av intelligens.

KI-modeller lærer før de lanseres, og forblir så som de er. ACI lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler etterpå: under kjøring, av arbeidet ditt, så lenge den kjører.

Hvorfor den er en ny kategori →Essayet: der treningen slutter →
Steg 1 av 4: Når den lærer

En modell lærer før den utgis. ACI lærer hver dag den kjører.

I samspill med KI-modeller.

KI-modellen din bidrar med generell intelligens, lært av verden. ACI bidrar med Adaptive Continual Intelligence, lært av arbeidet ditt. Sammen gjør de det ingen av dem klarer alene.

Hvordan de jobber sammen →To intelligenser, ett system →
Steg 1 av 4: Lært av

Modellen din lærte av verden. ACI lærer av arbeidet ditt.

Hva ACI åpner for.

Med ACI lærer KI-en din med en gang, holder tritt med hver endring og blir raskere og billigere med bruk, og det den lærer, er ditt.

  • Lærer med en gang

    Bekreft et resultat én gang, så gjenspeiler aller neste svar det, uten treningskjøring og uten noen ny versjon å vente på.

    0%*Utdaterte svar etter en policyendring

  • Holder tritt med hver endring

    Endre en regel, og ACI følger den fra neste forespørsel, mens alt annet den har lært, forblir som det var.

    92.5%*Riktig på beslutningene en regelendring påvirket

  • Raskere og billigere med bruk

    Arbeid den har lært, besvares på millisekunder uten modellkall, så jo mer den lærer, desto mindre koster hver forespørsel.

    −84.8%*Kostnad, med høyere nøyaktighet

  • Den vet hva den vet

    Den svarer på det den har lært, og henter inn modellen din, orientert, når en sak er ny.

  • Saker den aldri har sett

    Den lærer mønsteret bak et resultat, så den håndterer en ny sak og gjennomskuer en dobbeltgjenger.

  • Egne ferdigheter

    Den tilegner seg nye ferdigheter fra arbeidet ditt, tester hver enkelt før bruk og fjerner den på forespørsel.

  • Intelligens du eier

    Alt den lærer, tilhører deg, og du kan se hvor det kom fra: gå gjennom det, rett det eller fjern det.

  • Følger med til enhver modell

    Bytt til en annen modell, agent eller app, og det ACI har lært, blir med deg.

    0*Omtrening for å flytte til en annen modellfamilie

  • Én intelligens for alle agenter

    Det én assistent eller agent lærer, kan alle agenter du tillater, bruke.

Alt den åpner for →Essayet: hva som blir mulig →

Hvorfor ACI er viktig.

Til nå kunne bare labene som trener modeller, få KI til å lære. Med ACI har hver person og hver bedrift KI som lærer av deres eget arbeid, og eier det den lærer.

Hvorfor det er viktig →Essayet: KI som lærer, for alle →
Steg 1 av 4: Hvem som kunne

Til nå kunne bare labene som trener modeller, få KI til å lære. Med ACI kan hver person og bedrift det.

MS Duplex og MS Reflex er bygget på ACI.

Koblet sammen med KI-modellen din er ACI MS Duplex. Koblet sammen med autonomistakken din er den MS Reflex. I begge er kombinasjonen produktet, og alt den lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler ut fra under kjøring, er ACI i arbeid.

ACI er intelligensen som tilpasser seg. MS Duplex bringer den til KI-en din og agentene dine, og MS Reflex til enhver maskin som avgjør og handler på egen hånd.

  • MS Duplex

    KI-en din og en ACI-modell som jobber som én: det Agent Operating System som drives av kjøretidsintelligens.

    • Inne i assistentene dine
    • Inne i dine egne agenter
    • Innenfor reglene dine
    • I plasseringen du velger
    Møt MS Duplex →Hvorfor MS Duplex er viktig →

  • MS Reflex

    Beta

    Autonomistakken din og en ACI-modell som jobber som én: kjøretidsmiljøet for enhver maskin som avgjør og handler på egen hånd.

    • På edge-enheter og roboter
    • På enheten, hvilken som helst enhet
    • Med eller uten tilkobling
    • Fem invarianter på hver maskin
    Møt MS Reflex →Slik jobber den med stacken din →

Tre essayer om ACI.

Hva som gjør den ny, hva den gjør mulig, og hvorfor det er viktig.

Alle essayene →

Ett språk, definert én gang.

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

Hva MS Duplex gjør →Stacken din, som verktøy →
Steg 1 av 5: Eid

KI-en din er leid intelligens, betalt per kall; det MS Duplex lærer av arbeidet ditt, er eid intelligens.

Spørsmål om ACI.

Hva er ACI?

ACI, Adaptive Continual Intelligence, er en ny kategori av intelligens, skapt av MatterSpace. Den fortsetter å lære, planlegge, simulere, avgjøre og handle mens arbeidet ditt pågår, i samspill med KI-modellene du allerede bruker. MS Duplex kobler den sammen med KI-modellen din, MS Reflex med autonomistakken din.

Hva ACI er →

Hvorfor er ACI en ny kategori av intelligens?

KI-modeller lærer før de lanseres, og forblir så som de er. ACI lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler etterpå: under kjøring, av arbeidet ditt, så lenge den kjører. Den lærer arbeidet ditt i stedet for verden, bygger på alt den har lært før, og det den lærer, er ditt: en kategori for seg.

En ny kategori av intelligens →

Hvordan jobber ACI sammen med KI-modeller?

I samspill. Modellen bidrar med generell intelligens: kunnskap, språk og resonnering. ACI bidrar med det den lærer av arbeidet ditt. Den håndterer det den allerede kan, og henter inn modellen, orientert, til det som er nytt. Modellen forblir som den er, og du kan bytte modell uten å miste det ACI har lært.

I samspill med KI-modeller →

Hva åpner ACI for?

For KI-en din: den lærer med en gang av ett bekreftet resultat, følger en ny regel fra neste forespørsel, håndterer saker den aldri har sett, tilegner seg ferdigheter og blir raskere og billigere med bruk. For maskinene dine: den lærer av ett eksempel, planlegger, simulerer og avgjør på enheten, og holder hver kommando innenfor reglene dine, med eller uten tilkobling. Uansett er det den lærer, ditt.

Hva ACI åpner for →

Hvorfor er ACI viktig?

Til nå kunne bare labene som trener modeller, få KI til å lære. Med ACI har hver person og hver bedrift KI som lærer av deres eget arbeid, og eier det den lærer. Det den lærer, vokser som renters rente med hvert resultat og blir der du velger, i skyen eller på maskinen, uansett hvilken modell eller stack du kjører.

Hvorfor ACI er viktig →

Hvordan henger MS Duplex og MS Reflex sammen med ACI?

Begge er bygget på ACI, og ACI er intelligensen i hver av dem. Koblet sammen med KI-modellen din er den MS Duplex, inne i teamets assistenter og agentene bedriften din bygger. Koblet sammen med autonomistakken din er den MS Reflex, på enhver maskin som avgjør og handler på egen hånd.

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

Hva er trilemmaet i nevrale nett?

ACI er resultatet av år med forskning på nevrale nett og trilemmaet deres: plastisitet, stabilitet og redigerbarhet. Plastisitet er å lære det nye, raskt. Stabilitet er å beholde det den kan. Redigerbarhet er å endre det den har lært. Et nevralt nett får høyst to: la det lære raskt, så glemmer det, hold det stødig, så slutter det å lære, og det som er lært, er spredt utover det hele. ACI har alle tre.

Trilemmaet i nevrale nett →

Hvem bygde ACI?

Faruk Guney bygde ACI, MS Duplex og MS Reflex på egen hånd, etter år med forskning på trilemmaet i nevrale nett og mer enn femten år med å bygge Norck opp til et globalt selskap for produksjon og ingeniørtjenester på bestilling.

Hvem som bygde den, og hvorfor →

Gi KI-en din og maskinene dine en intelligens som lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler.

MatterSpace kobler modellene du allerede kjører, sammen med ACI, Adaptive Continual Intelligence, og kombinasjonen er produktet: MS Duplex for KI-en og agentene dine, MS Reflex for enhver maskin som avgjør og handler på egen hånd.

Start en pilot →Møt MS DuplexMøt MS Reflex