SEMA एक प्रायोगिक AI आर्किटेक्चर है जो इस बात की जांच करता है कि भाषा समझ और तर्क अगले टोकन पूर्वानुमान के बजाय स्पष्ट अर्थवैज्ञानिक संरचना से उभर सकते हैं या नहीं। यह एक गैर-पैरामीट्रिक, इंस्टेंस-आधारित तर्क प्रणाली के रूप में कार्य करता है जो सामग्री-एड्रेस करने योग्य मेमोरी पर वेक्टर सिम्बोलिक आर्किटेक्चर (VSA/HDC) का उपयोग करता है।
- CPU-पहला डिज़ाइन, संरचना द्वारा बहुभाषी समर्थन के साथ।
- अपारदर्शी एम्बेडिंग्स के बजाय पारदर्शी आंतरिक प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है।
- ज्ञान को केवल न्यूरल वजन में संग्रहीत करने के बजाय स्पष्ट संबंधी मेमोरी लागू करता है।
- VSA/HDC के माध्यम से संयोजक अर्थवैज्ञानिक प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है।
- स्व-पुनरावर्ती उत्पादन के बजाय ग्राफ़-आधारित तर्क का उपयोग करता है।
परियोजना का स्रोत उपलब्ध है ताकि शोधकर्ता आर्किटेक्चर का अध्ययन, पुन: उत्पादन और चुनौती दे सकें, जबकि स्वतंत्र शोध की निरंतरता को सुरक्षित रख सकें।