Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга!

Локальный ИИ для больших данных: Теория свободной энергии и предсказательные модели. В этом видео я подробно рассказываю о своей новой разработке — системе управления знаниями для ИИ, которая эмулирует работу человеческого мозга. Мы разберем, почему классический Fine-tuning и простое расширение контекстного окна — это тупиковые пути, и как нейробиология помогает нам создавать по-настоящему умных помощников. О чем поговорим в ролике: Проблема «катастрофического забывания»: Почему LLM теряют навыки при дообучении. Гиппокамп и Неокортекс: Как я реализовал разделение на быструю и медленную память через векторные базы и графы знаний. Теория свободной энергии: Как моя система предсказывает запросы пользователя до того, как они будут заданы. Локальность и безопасность: Почему будущее за решениями, которые не зависят от OpenAI и не передают корпоративные данные за рубеж. От API до обучения во сне: Как система самообучается, обрабатывая диалоги в периоды низкой нагрузки. Это видео будет полезно разработчикам, инженерам данных и всем, кто интересуется будущим искусственного (или все-таки естественного?) интеллекта. Поддержка проекта: Помогите улучшить стабильность системы - собираем средства на генератор для бесперебойного питания серверов: Каждый донат идет на развитие инфраструктуры. 👍 Ставьте лайк, если видео было полезным! 💬 Пишите в комментариях что думаете о моем подходе в данной области 🔔 Подписывайтесь на канал для новых обучающих видео по ИИ и автоматизации