Apresentamos o projeto reformulado agora operando sob "GPU Poor Continuous Learning" — uma abordagem inovadora de sistemas inteligentes projetados para ambientes conscientes de recursos.

Aqui está o que o alimenta: um ciclo de feedback a nível de sistema simplificado que aprende e adapta-se autonomamente, ancorado por uma arquitetura de memória persistente e um mecanismo de busca híbrido. A combinação permite que o modelo melhore iterativamente sem exigir uma sobrecarga computacional excessiva.

O que torna essa abordagem prática? Ela evita a necessidade de clusters de GPU caros, mantendo a eficiência de aprendizagem através de uma gestão inteligente de memória e capacidades de busca de duas camadas.

Codificado, testado e pronto para implantação — os detalhes de implementação e toda a base de código estão disponíveis para desenvolvedores que desejam explorar sistemas de IA leves.