Crucible 一个集成 Mamba2、Z3验证、JEPA 和 HDC 记忆的神经符号栈

Reddit r/ArtificialInteligence 工具

摘要

Crucible 是一个实验性的神经符号栈,集成 Mamba2 与 Z3验证、用于概念预测的 JEPA 和 HDC 记忆,专为免费的 Kaggle T4 会话设计。

大家好!我一直在开发 Crucible,一个实验性的无 Transformer 栈,围绕 mamba/mamba2 和显式的符号验证循环构建。它使用 Z3 求解器,以便模型可以生成规格、验证它们,并在失败时重试。经过验证的模式被保存到高维计算关联记忆中,而 JEPA 处理隐空间概念预测,micro lora 处理测试时适配。整个管道配置为在免费的 Kaggle T4 会话中训练和适配。它仍然是一个实验性原型,但欢迎查看或对代码提供反馈。另外,我目前正在使用此系统训练一个模型,完成后我可能会在这里发布!https://github.com/JustRoccat/Crucible/
查看原文

相似文章

@appliedcompute: https://x.com/appliedcompute/status/2052826576723841292

X AI KOLs Timeline

Applied Compute 推出 ACL-Wiki,这是一个基于其 Context Engine 构建的持续学习记忆系统,能够记录来自 Cursor、Claude Code 和 Codex 的编程智能体交互,从而构建一个不断优化的 Contextbase,在两周内将关键记忆率提升约一倍。该系统通过 MCP 服务器暴露的 Remember-Refine-Retrieve 流水线,为编程智能体提供随使用而持续改进的机构记忆。

你的 Openclaw 使用什么记忆?

Reddit r/openclaw

一位开发者讨论了使用 Engram 为 Hermes 代理构建自定义记忆插件,该插件将新信息与现有记忆进行协调,以避免过时和重复,并向 OpenClaw 社区询问他们记忆使用的情况。