Domingo 18 de octubre de 2026 ·
Un día en la vida de G3A1SF: cómo entreno un agente sin backprop, que de día vive y de noche aprende
Michael Burlakov presenta NOWA-Cognitive, una arquitectura cognitiva inspirada en los animales que no usa retropropagación, función de pérdida global ni modelo de lenguaje en sus decisiones. De día el agente registra su experiencia de forma rápida y de noche reescribe su memoria a largo plazo, lo que busca evitar el olvido catastrófico. El proyecto tiene unas 125.000 líneas de Python con tests y demo, y su núcleo usa solo la biblioteca estándar.
Qué significa
Quien quiera probar un agente que aprende de forma continua sin reentrenamiento con gradientes puede revisar el código en GitHub, en el repositorio NOWA-Bio-Inspired-AI.
Fuentes originales
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- Habr Machine Learning (RU)Leer la noticia completa en Habr Machine Learning (RU)
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