Осенью было принято открыть первый проект на основе разработанных скриптов аналогии. Мы приступили к созданию Meaning Search - поиск по смыслу, который должен стать альтернативой как контекстному поиску, так и поиску RAG LLM. Основное отличие - мы не режим текст на чанки, а ищем по всему тексту, распарсив его на вектора предикатов. Это позволяет налету находить наиболее подходящие по смыслу тексты к запросу на основе выделения схожих абстрактных схем. О результатах сообщим ближе к февралю 2026.

В начале 2025 нами был доработан скрипт аналогии по предикатам, проверена возможность разрешения омонимии отбором предикатов по контексту. Также был подтвержден способ распознавания новых клауз по имеющимся предикатам через аналогию с ними. Это позволяет применять для распознавания текста и построения ответа уже имеющиеся в модели схемы как устойчивые цепочки предикатов.

В конце 2024 году вышла статья, в которой описано, каким образом через аналогию реализуются основные функции мышления. Это базовый процесс работы новой архитектуры ИИ. На основе его создаются абстрактные схемы (шаблоны) системы, позволяющие распознавать новые паттерны текста по аналогии и через них находить продолжение текста, что является новым способом генерации текста.

В начале 2024 года мы распарсили тексты 200 книг на предикаты с удалением явных ошибок, создав таким образом вектора предикатов слов SVn, VOn. И на основе методе TF-IDF с некоторыми хитростями получили качественные аналоги к S и V. Такой способ вместо дорогостоящего разового обучения нейросети требует намного меньше данных, может менять аналогию при поступлении новых предикатов и ограничивать аналогию по предикатам, разрешая омонимию. Результаты изложены в статье