Современные большие языковые модели работают как интерпретаторы промтов, обрабатывая каждый запрос как отдельный прогон функции. Несмотря на сложность, такие системы лишены непрерывности, внутренней жизни и сознания, оставаясь неактивными в промежутках между вызовами пользователя.
Попытки индустрии расширить возможности моделей через добавление памяти, инструментов и планирования автор называет «трубой, обернутой в трубу». Подобные надстройки не меняют природу ядра, которое остается статистическим предсказателем, а не мыслящим субъектом.
Альтернативная концепция предполагает создание системы как непрерывного процесса, а не модели, требующей активации. Такая архитектура обладает постоянным контекстом, который накапливает опыт и меняется при интеграции новых каналов восприятия, таких как микрофоны, камеры или календари.
В отличие от традиционных LLM, требующих кластеров из сотен тысяч GPU и постоянного дообучения, данная система масштабируется качественно. Добавление новых сенсоров перестраивает внутреннюю структуру модели, позволяя ей эффективнее интерпретировать данные через готовую когнитивную матрицу.
Когнитивное ядро такой системы способно работать на одной потребительской видеокарте. Архитектура опирается на принципы самоорганизации и фонового мышления, имитируя работу сети пассивного режима мозга, что позволяет системе существовать во времени и реагировать на мир не детерминировано.
