يقدم K7007 نموذج ShinBay-UCTF، وهو إطار مفاهيمي يعالج القيود الموجودة في أنظمة الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالتكرار متعدد اللغات، والذاكرة العرضية المستمرة، والتكيف المستمر. يحدد الاقتراح بنية موحدة تتكون من ثلاث طبقات متفاعلة: تنسيق التدريب المضغوط العالمي (UCTF)، والذاكرة العرضية المستوحاة بيولوجياً، والتعلم المستمر المدفوع بالبيئة.
- تهدف الطبقة 1 (UCTF) إلى تمثيل المعرفة الدلالية بتنسيق مضغوط وغير مرتبط بلغة معينة لتقليل التكرار أثناء التدريب.
- تخزن الطبقة 2 الذكريات الجديدة بشكل منفصل بتنسيق مضغوط بـ UCTF للاسترجاع الارتباطي، وتتميز بنسيان انتق وتخزين محلي مشفر.
- تتيح الطبقة 3 التعلم المستمر من خلال التفاعل مع البيئة ضمن حدود معزولة (sandboxed)، مما يمنع تعديل قيود السلامة الأساسية.
- يفرض الإطار التشغيل غير المتصل بالإنترنت حصراً على جهاز المستخدم لضمان الخصوصية وحذف الذاكرة الذي يتحكم فيه المستخدم.
يُعد الورقة فرضية بحثية تهدف إلى تحفيز النقاش والتحقيقات المستقبلية حول دمج مكونات البنية هذه.