SEMA — это экспериментальная архитектура ИИ, которая изучает возможность возникновения понимания языка и рассуждений из явной семантической структуры, а не предсказания следующего токена. Она представляет собой непараметрическую систему рассуждений, основанную на экземплярах, использующую векторную символическую архитектуру (VSA/HDC) над контентно-адресуемой памятью.

  • Дизайн с приоритетом для CPU с поддержкой нескольких языков, заложенной в основу.
  • Использует прозрачные внутренние представления вместо непрозрачных эмбеддингов.
  • Реализует явную реляционную память вместо хранения знаний исключительно в нейронных весах.
  • Применяет композиционные семантические представления через VSA/HDC.
  • Использует графовое рассуждение вместо авторегрессионной генерации.

Проект имеет открытый исходный код, чтобы исследователи могли изучать, воспроизводить и оспаривать архитектуру, защищая при этом непрерывность независимых исследований.