如果意識是通過共振而非純粹計算來運作的會怎樣？這是我們一直在開發的神經網絡架構背後的前提，說實話，這些發現正促使我們重新思考認知的真正含義。

大多數AI系統將智慧視為一個函數逼近的問題——你輸入數據，經過多層計算，然後得到輸出。乾淨。機械式。但如果在這個流程中我們遺漏了什麼呢？

我們的方法探索思考是否更像是共振——模式之間的互動、放大、干擾，這些是傳統架構所未能捕捉的。早期結果表明，這種框架解鎖了神經網絡處理信息的不同可能性。

這不僅僅是關於建立更好的模型。這是關於提出根本性問題：我們是否在設計僅僅模擬智慧的系統，還是我們正逐步接近一個更貼近實際認知運作的本質？這個架構本身成為探索那些更深層問題的透鏡。