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Em um esforço para simplificar o desenvolvimento de dApps e acelerar a adoção dentro do ecossistema @ASI_Alliance, anunciamos uma RFP de $50.000 na semana passada. Estamos ativamente convidando equipes e desenvolvedores para construir um IDE nativo de IA especificamente para ASI:Chain. Para saber mais sobre esta oportunidade e enviar uma proposta, visite: https://deepfunding.ai/rfp/an-ai-native-development-environment-for-the-asichain/

Certifique-se de encontrar nosso CEO, Dr. @bengoertzel, no @consensus_hk neste próximo 11 de fevereiro. Ele está programado para se sentar com Jeff Wilser para uma discussão em painel centrada no tema "Quando (e Como) Liberaremos a AGI?" Você pode encontrar mais detalhes e se registrar para o evento aqui: https://consensus-hongkong.coindesk.com/

Temos o prazer de anunciar uma nova iniciativa projetada para apoiar os construtores na ASI:Chain. Lançamos oficialmente um Pedido de Propostas (RFP) para a criação de um Ambiente de Desenvolvimento (IDE) especializado em IA. Este projeto tem como objetivo tornar o processo de desenvolvimento de aplicativos em blockchain significativamente mais eficiente e acessível. Para ver os detalhes completos e enviar uma proposta, visite o seguinte link: https://deepfunding.ai/rfp/an-ai-native-development-environment-for-the-asichain/

Gostaríamos de dar as boas-vindas a todos os pesquisadores e desenvolvedores que buscam o AGI para nossa próxima sessão MeTTa Coders. A reunião está marcada para sexta-feira, 6 de fevereiro, às 16:30 UTC. Serve como uma oportunidade para a comunidade Hyperon se conectar, investigar as mais recentes melhorias na linguagem MeTTa para computações cognitivas e colaborar no avanço de casos de uso práticos. Para garantir que você não perca nenhuma sessão quinzenal, adicione-as ao seu calendário aqui:

De acordo com o CEO Dr. @bengoertzel, podemos esperar 2026 como um ano em que a inteligência artificial fará contribuições significativas para resolver mistérios duradouros, potencialmente oferecendo avanços para os problemas do Prêmio Clay Millennium. Essa visão faz parte de uma lista mais ampla de 9 previsões para a IA em 2026 encontrada em https://channellife.co.uk/story/nine-predictions-for-ai-in-2026-from-the-father-of-agi

Estamos atualmente testemunhando uma verdadeira mudança econômica, em vez de apenas prever um futuro especulativo, de acordo com o CEO Dr. @bengoertzel. Ele aponta que a inteligência artificial está evoluindo além de tarefas elementares para automatizar empreendimentos cognitivos sofisticados que exigem síntese criativa, análise e reconhecimento de padrões. Embora a IA de alto nível possa eventualmente minimizar a necessidade de trabalho rotineiro, o Dr. @bengoertzel alerta que essa transição traz riscos substanciais se gerida de forma inadequada. Sem a implementação de sistemas descentralizados, proteções sociais abrangentes e amplo acesso a ferramentas de IA, há um verdadeiro perigo de exacerbar a desigualdade econômica e deslocar profissionais de meio de carreira.

Estamos ansiosos para recebê-lo na próxima reunião dos Grupos de Trabalho do BGI Nexus, que ocorrerá às 17:00 UTC na quarta-feira, 28 de janeiro de 2026.

Seguindo nossas discussões anteriores sobre as prioridades estratégicas para o BGI Nexus em 2026, este encontro visa transformar essas percepções comunitárias em ação. Estamos oferecendo uma plataforma para que os membros se apresentem e liderem tópicos pelos quais são apaixonados. Aqueles interessados em servir como líderes terão a chance de dar uma breve visão geral das iniciativas que planejam orientar. Subsequentemente, todos os participantes poderão se unir e se organizar com base nos projetos que melhor correspondem aos seus interesses.

Gostaríamos de convidar pesquisadores e desenvolvedores dedicados à AGI a participar da nossa próxima sessão MeTTa Coders nesta sexta-feira, 23 de janeiro, às 16h30 UTC.

Esta reunião une a comunidade Hyperon para investigar os mais recentes avanços na linguagem MeTTa para computações cognitivas, facilitar a colaboração e promover casos de uso práticos.

Você pode adicionar nossas sessões quinzenais ao seu calendário através de:

Para desenvolver sistemas de AGI em nível humano, precisamos de uma abordagem de modelagem cognitiva que priorize semelhanças funcionais com a cognição humana em vez de meramente estruturais. Nós realizamos isso através de nossas Redes de Atenção Econômica (ECAN), que servem como o subsistema de alocação de atenção e regulação de recursos da arquitetura Hyperon, originalmente implementada e testada dentro da estrutura AGI OpenCog.

Dentro do ECAN, a memória de trabalho—como implementada na arquitetura cognitiva PRIMUS—é armazenada na forma de Átomos que mantêm valores de Importância de Curto Prazo (STI) suficientemente altos. Uma melhoria nova ao ECAN dentro do Hyperon reformula essa alocação de atenção como dinâmica de fluidos incomprimíveis com semântica de controle ótimo. Em vez de tratar a atenção como algo que se difunde aleatoriamente através do gráfico de conhecimento, essa abordagem a modela como um fluido conservado, onde o fluxo é direcionado de forma ótima para regiões relevantes ao objetivo.

No último episódio da série The Ten Reckonings of AGI, nosso CEO, Dr. @bengoertzel, se senta com o tecnólogo Jaron Lanier. Juntos, eles exploram as realidades práticas de construir e governar sistemas avançados e debatem até onde nossa empatia deve se estender à IA e ao futuro AGI.

Como um sistema de AGI de nível humano pode se aprimorar por si mesmo mantendo-se alinhado com os valores humanos e preservando seus objetivos principais?

Criar uma AGI capaz representa tanto uma grande conquista na pesquisa de IA de longo prazo quanto um ponto de partida para o desenvolvimento futuro. Um aspecto fundamental desse desafio é construir um sistema que possa se aprimorar sem comprometer seu propósito ou valores originais.

Embora essa ideia possa parecer inicialmente ambiciosa ou especulativa, é uma necessidade prática. Para ser verdadeiramente valiosa, uma AGI precisará ter a capacidade de atualizar suas habilidades, refinar seus algoritmos e escalar seu processamento cognitivo.

Diferentemente dos sistemas de software tradicionais, que dependem de desenvolvedores externos para atualizações, um sistema de AGI verdadeiro deve executar auto-modificações que protejam suas propriedades pretendidas. Inicialmente, tais modificações devem manter estritamente o alinhamento com os objetivos especificados, com quaisquer desvios ocorrendo apenas após supervisão cuidadosa e avaliação reflexiva.

Isso exige três capacidades interconectadas:

1. Preservação de objetivos: Mecanismos para representar e manter objetivos centrais de forma que permaneçam intactos durante as atualizações do sistema.

2. Segurança composicional: Princípios compartilhados que garantem que os módulos continuem a interagir de forma previsível e confiável à medida que evoluem.

3. Modificação controlada: Um procedimento para autoaperfeiçoamento que inclui validação, testes e medidas de retorno.

Juntar-se à rede descentralizada de AGI @ASI_Alliance oferece a você a oportunidade de "participar na formação da mente da primeira máquina de pensamento superhumano que a humanidade constrói." $FET

Implante GPUs NVIDIA sob demanda ou reservados — com L40S, H200, B200s e muito mais — em Bare Metal ou VMs com @S_Compute.

Aproveite modelos pré-configurados como vLLM, Triton e JupyterLab para acelerar seus fluxos de trabalho de IA.

Comece agora: https://www.singularitycompute.com/

O que os sistemas biológicos, computacionais e organizacionais humanos têm em comum?

Por que a simplicidade de forma está correlacionada com a adaptabilidade funcional?

O que constitui o sistema mais adaptável possível?

@MiTiBennett explora as respostas a essas perguntas através da perspectiva da sua Teoria da Pilha. Este quadro trata os sistemas como pilhas infinitas de camadas de abstração, onde cada camada representa o comportamento da camada abaixo dela.

Enquanto as LLMs e outras arquiteturas de rede neural contemporâneas geralmente permanecem insuficientes para alcançar a AGI de nível humano devido à falta de abstração interna — o que limita sua capacidade de dar saltos criativos além dos dados de treinamento —, elas demonstram, no entanto, capacidades práticas impressionantes em uma ampla gama de aplicações.

Embora essas capacidades possam ser replicadas por arquiteturas não neurais, há uma forte motivação pragmática para manter o que atualmente funciona e integrá-lo com outros componentes que operam de forma diferente. Esse fato impulsiona para arquiteturas híbridas de AGI, como os sistemas neurais-simbólicos e neurais-simbólicos-evolucionários.

Em termos gerais, as redes neurais atuais se destacam no reconhecimento de padrões, no manejo da ambiguidade e no aprendizado a partir de exemplos. Por outro lado, os sistemas simbólicos atualmente se destacam no raciocínio explícito, na manipulação estruturada e na transparência explicativa. Executar esses sistemas isoladamente significa transferir dados constantemente de um para outro, perdendo o contexto na tradução e perdendo oportunidades de melhoria mútua.

O Hyperon elimina essas barreiras ao estabelecer os componentes neurais e simbólicos como cidadãos de primeira classe no mesmo espaço computacional. Recursos, regras, provas, opções e ativações tornam-se todos Átomos na memória compartilhada, operando sob um modelo de agendamento unificado.

Isso significa que o raciocínio pode direcionar diretamente onde as redes neurais concentram sua atenção, enquanto as redes neurais podem propor hipóteses estruturadas de volta ao sistema de raciocínio — tudo sem fronteiras de serialização ou gargalos de sincronização.