Une nouvelle architecture nommée CTNet propose une approche inédite du calcul en intelligence artificielle, où le processus n’est pas une simple succession de réécritures, mais une transition d’un état persistant.
Présentée sur Reddit, CTNet intègre des concepts tels que la mémoire rentrante, la cohérence multi-échelle et une sortie projective. L’idée centrale est que la sortie du modèle n’épuise pas le processus de calcul, mais en émerge.
Cette architecture vise à offrir une nouvelle perspective sur la manière dont les systèmes d’IA traitent l’information et génèrent des résultats, ouvrant potentiellement la voie à des modèles plus complexes et nuancés.
Source : Reddit r/artificial