一位开发者分享了在过去八个月内开发的对话式符号AI架构的进展，旨在解决非神经信息提取中的空白。

作者认为，符号架构在计算效率和维持长推理链的能力方面提供了显著优势。该方案涉及通过非神经方法从互联网提取结构化数据以输入模型，从而可能实现与大型神经模型相当的流畅度。该方法依赖于用于推理任务的计算启发式方法。

开发者目前正在将其想法编程实现，并寻求与其他开发者的合作。