ある開発者は、過去8ヶ月間にわたって開発された対話型記号的AIアーキテクチャの進捗を共有し、非ニューラル情報抽出のギャップに対応することを目指しています。

著者は、記号的アーキテクチャが計算効率と長い推論チェーンを維持する能力において大きな利点を提供すると主張しています。この提案では、モデルに供給するために非ニューラル手法で構造化されたインターネットデータを抽出し、大規模ニューラルモデルに匹敵する流暢さを可能にする可能性があります。このアプローチは推論タスクに対して計算ヒューリスティクスに依存しています。

開発者は現在、自分のアイデアをプログラミングしており、他の開発者とのコラボレーションを求めています。