This is version 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 . It is not the current version, and thus it cannot be edited.
[Back to current version]   [Restore this version]

一、得到一个可验证的自成长模型（无需大规模训练，只需证明可解释）
#

我们V1版本的模型架构名为EP MORE

EPMORE的数学本质

L某种程度上就是表达我们分层扩展的层级度量

我们V2多模态版本的模型架构名为ES MORE--此版本将是我们通向AGI的第一个版本

这个版本的核心目标是实现像人类一样的在对话中学习，完成真正意义的在线无需人参与处理数据的自我进化，形成长期记忆机制，而且将内置世界模型,并把多模态以及扩散模型整合的通用模型#

二、形成一篇论文，并获得发表#

提出两个新范式
1>training in Inference
2>training after Cognitive conflic

规划了至少三篇最重要的论文：
#

我们的宇宙观
1、论证可解释性的论文 （目标：顶级会议）
2、论证基于可解释的增量训练的训练范式革命的论文（包含推理中训练的实现） （目标：顶级期刊）
3、论证基于可解释的模型的自我进化的论文 （目标：顶级期刊）