🧠 TinyBrain V2.0
สมองทดลองที่เรียนรู้จากประสบการณ์ในเครื่อง
พื้นที่สนทนา
ตอบสนองตามบริบทโต้ตอบและค้นความรู้ที่เคยบันทึก
ตัวอย่าง: “จำไว้ว่า ดวงอาทิตย์ขึ้นทางทิศตะวันออก” หรือ “ดวงอาทิตย์ขึ้นทางไหน”
คลังความจำ
ความจำที่บันทึกพร้อมแหล่งที่มาและระดับความเชื่อมั่น
ลบความจำ เป้าหมาย และบันทึกการเรียนรู้ทั้งหมด
การเรียนรู้และตรวจสอบ
ดูวงจร Observe → Evaluate → Improve
ทบทวนคำถามเก่าด้วยการสุ่มตอบ
ระบบสุ่มโจทย์เก่ามาทดลองประกอบคำตอบจากหลักฐานปัจจุบัน ไม่คัดลอกคำตอบอ้างอิง คะแนนลบจะลดลำดับการเรียกคืนหลักฐานสำหรับคำถามนั้นโดยเฉพาะ ส่วนคำตอบเดิมจะใช้ซ้ำได้เฉพาะคำถามเดิมที่ได้คะแนนบวก
รูปแบบคำถาม–คำตอบที่จดจำ
ระบบเก็บที่มาของหลักฐานที่ใช้ตอบด้วย คะแนนลบจะลดน้ำหนักการค้นคืนของหลักฐานเหล่านั้นสำหรับโจทย์เดียวกัน และป้องกันการนำคำตอบที่ถูกปฏิเสธกลับมาใช้ซ้ำกับคำถามเดิม
บันทึกการทำงานล่าสุด
ระบบเริ่มจาก ContextEngine เพื่อจัดประเภทการโต้ตอบและเก็บลำดับบทสนทนา จากนั้นใช้กฎตอบสนองหรือค้นหลักฐานหลายเส้นทาง: ความรู้ที่สอนโดยตรง ความจำจากประสบการณ์ คำตอบจากบทสนทนาเก่าที่ไม่ถูกปฏิเสธ และความเชื่อมโยงระหว่างคำ จากนั้นจัดอันดับหลักฐานและแสดงที่มา คำตอบจากบทสนทนาเก่าไม่ถือเป็นข้อเท็จจริงอัตโนมัติ คะแนนของคำตอบใหม่สามารถปรับน้ำหนักแหล่งความรู้เดิมได้ ระบบยังเป็นกลไก retrieval/heuristic ไม่ใช่ LLM หรือการอนุมานสามัญสำนึกแบบมนุษย์
กฎบริบทการโต้ตอบ
ตรวจจับชนิดของข้อความ แล้วเลือกพฤติกรรมตอบสนองตามบริบท
เช่น พบ “ไหม / มั้ย / หรือเปล่า” จะจัดเป็นคำถามใช่/ไม่ใช่; พบ “เมื่อไหร่ / เมื่อไร / กี่โมง” จะจัดเป็นคำถามเวลา โดยตรวจคำและวลีที่ตรงกันก่อน ไม่ใช่สุ่มตอบจากคำเดี่ยว
กฎที่ระบบใช้
ประวัติบริบทโต้ตอบ
กฎช่วยระบุชนิดของการโต้ตอบ ไม่ได้สร้างความรู้ข้อเท็จจริงเอง เช่น การตรวจพบ “ไหม” บอกว่าเป็นคำถามใช่/ไม่ใช่ แต่ไม่ได้ทำให้ระบบรู้คำตอบจริงโดยอัตโนมัติ
เป้าหมายการเรียนรู้
เป้าหมายที่สมองติดตามไว้ในเครื่อง