K7007 menyajikan ShinBay-UCTF, sebuah kerangka konseptual yang mengatasi keterbatasan dalam sistem AI terkait redundansi multibahasa, memori episodik persisten, dan adaptasi berkelanjutan. Proposal ini menguraikan arsitektur terpadu yang terdiri dari tiga lapisan yang saling berinteraksi: Universal Compressed Training Format (UCTF), Memori Episodik Terinspirasi Biologis, dan Pembelajaran Berkelanjutan yang Didorong Lingkungan.
- Lapisan 1 (UCTF) bertujuan untuk merepresentasikan pengetahuan semantik dalam format terkompresi yang bebas bahasa guna mengurangi redundansi pelatihan.
- Lapisan 2 menyimpan memori baru secara terpisah dalam format terkompresi UCTF untuk pengambilan asosiatif, dengan fitur lupa selektif dan penyimpanan terenkripsi lokal.
- Lapisan 3 memungkinkan pembelajaran berkelanjutan melalui interaksi lingkungan dalam batas sandboxed, mencegah modifikasi pada batasan keamanan inti.
- Kerangka kerja ini mewajibkan operasi hanya secara offline di perangkat pengguna untuk memastikan privasi dan penghapusan memori yang dikontrol oleh pengguna.
Makalah ini berfungsi sebagai hipotesis penelitian yang dimaksudkan untuk memicu diskusi dan penyelidikan lebih lanjut mengenai integrasi komponen-komponen arsitektur ini.