Ich baue an einer neuro-symbolischen KI-Architektur, die biologische Mechanismen wie Neurotransmitter und Schlafzyklen simuliert.

Hi zusammen, ich wollte mal mein Projekt "Brainstem" teilen. Der Ansatz geht komplett weg vom Transformer-Mainstream: Statt Fakten auswendig zu lernen, versucht die Architektur, die strukturelle Grammatik von Sprache kontinuierlich zu erlernen.
Rohe Wikipedia-.zim-Dateien werden dafür einfach nur gechunkt. Die eigentliche Kognition passiert live im autonomen Loop, wo das System Sinnzusammenhänge selbst ableitet. Gesteuert wird das über 12 digitale Neurotransmitter (Dopamin für Validierung, Glutamat für Exploration, Adenosin für Schlafdruck etc.), die sich selbst regulieren.
Gegen "Catastrophic Forgetting" gibt es simulierte Schlafphasen, in denen das Wissen konsolidiert und schwaches Rauschen gelöscht wird. Aktuell kalibriere ich das System in "Stage A" über sensorischen Entzug, um die homöostatische Stabilität mathematisch nachzuweisen.

Hier ist das Repo, falls jemand reinsehen möchte:
https://github.com/unikum-sol/brainstem