Categoria: Documentazione
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MultiMind v2
Queto documento è parte del Progetto LSSA MultiMind v2: Un Sistema Avanzato di Inferenza Distribuita a Supervisione Intelligente 1. Introduzione a MultiMind v2 MultiMind v2 è un sofisticato sistema di intelligenza artificiale progettato per fornire risposte “a più voci” a quesiti complessi, mantenendo al contempo la fluidità e la praticità di un dialogo ordinario.…
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Sigmos
### Documento preliminare. ***This document is part of the [LSSA project](https://github.com/iz0eyj/LSSA)*** Sebbene si tratti di progetti a sé stante, più avanti nel tempo Sigmos e MetaSigmos entreranno a far parte del progetto LSSA in quanto capaci di offrire alla MNB una rappresentazione dell’informazione superiore a quella ottenibile attraverso le lingue naturali. L’uso di queste lingue…
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Analisi Landing Point (GPT)
Questo documento è parte del Progetto LSSA Il “Punto di Atterraggio” nel Pensiero Laterale: Analisi della Proposta Metodologica nell’Architettura LSSA La proposta metodologica per determinare il “punto di atterraggio” nelle transizioni inter-layer dell’architettura LSSA rappresenta un tentativo innovativo di formalizzare uno degli aspetti più elusivi del pensiero umano: come avviene il salto concettuale che ci…
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LSSA, Layered Semantic Space Architecture (ita)
This document is part of the LSSA project Questi appunti descrivono una nuova rappresentazione dell’informazione nello spazio vettoriale che supera le limitazioni dei vettori multidimensionali standard, organizzando le unità semantiche in livelli (layer) separati secondo affinità tematiche chiaramente distinte. L’obiettivo è molteplice: Rendere la collocazione spaziale dell’informazione facilmente individuabile al fine di poterla modificare. Superare di…
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Analisi LSSA – GPT
Principi Fondanti e Struttura Stratificata di LSSA This document is part of the LSSA project La Layered Semantic Space Architecture (LSSA) è un paradigma innovativo che ridefinisce il modo in cui conoscenza, pensiero e cognizione possono essere rappresentati ed evoluti in sistemi artificiali. Invece di basarsi su tradizionali _embedding_ densi in spazi vettoriali ad…