Seorang pengembang berbagi kemajuan pada arsitektur AI simbolik konversasional yang dikembangkan selama delapan bulan terakhir, bertujuan untuk mengatasi kesenjangan dalam ekstraksi informasi non-neural.
Penulis berargumen bahwa arsitektur simbolik memberikan keuntungan signifikan dalam efisiensi komputasi dan kapasitas untuk mempertahankan rantai penalaran yang panjang. Proposal ini melibatkan ekstraksi data terstruktur dari internet melalui metode non-neural untuk memberi makan model, yang secara potensial memungkinkan kelancaran yang sebanding dengan model neural besar. Pendekatan ini bergantung pada heuristik komputasi untuk tugas penalaran.
Pengembang saat ini sedang memprogram ide-idenya dan mencari kolaborasi dengan pengembang lain.