不走神经网络路线：他自研 Corelian 架构让机器人跑出原始智能
ThatGuyDayth · reddit · 2026-09-07
一位独立开发者尝试不依赖神经网络、像普通程序一样运行的 AI 系统，起因是不满神经网络依赖大规模数值权重、内存开销大且部署后权重冻结。其思路是利用计算机本就擅长的两项能力：持久化存储（无需像大脑那样靠持续活动记忆）和多进程并行。
由此提出 Corelian 架构：一种自底向上的认知系统，以基础感官数据为认知媒介，由多个称为「Minds」的子进程处理，遵循五条原则：
- 所有输入信息须分解到感官层级
- 思考以感官级信息为基础
- 思考过程必须连续运行
- 过程针对本地计算优化
- 系统持续从自身获取的信息中学习
作者已在一台叫 Corely 的机器人上实现，一段时间后表现出某种原始智能，但难以给出量化数据。已公开简化版和完整架构文档，欢迎社区探讨改进方向。
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