Nuestra investigación.
La investigación aplicada en Rkive abarca cuatro direcciones — modelos de continuidad para razonamiento temporal, AIR para experimentación autónoma, meta modelos para búsqueda predictiva y modelos edge para inferencia en dispositivo. Los métodos desarrollados aquí se despliegan directamente en Studio, Comms, HQ y Base.
AIR
Investigación Inteligente Autónoma
Investigación Inteligente Autónoma para búsqueda agéntica de arquitecturas neuronales (NAS). AIR ejecuta barridos respaldados por memoria con dirección inteligente, capturando trazas estructuradas de cada ciclo que se convierten en señal reutilizable para búsquedas posteriores y entrenamiento de meta modelos.
Continuity Models
Continuidad temporal y lógica
Razonamiento fiable a través del tiempo, estado y flujo de trabajo — la continuidad temporal como mecanismo, la continuidad lógica como resultado. Contexto persistente en sesiones de edición, cadenas de publicación y decisiones de múltiples pasos en Studio.
Meta Models
Predicción de efectividad por categoría
Modelos sustitutos específicos por categoría entrenados con datos estructurados de experimentos AIR. Predicen qué arquitecturas, funciones de runtime y técnicas de entrenamiento funcionarán bien bajo restricciones específicas — convirtiendo señal experimental en una política de búsqueda predictiva.
Edge Models
Inferencia multimodal en dispositivo
Entrenamiento y compresión para modelos multimodales potentes bajo restricciones reales del dispositivo — latencia, memoria, temperatura y energía. El objetivo es capacidad multimodal que siga siendo útil cuando los límites del hardware se tratan como restricciones de primera clase.
Colaborar
Trabajamos con investigadores, ingenieros y socios que avanzan sistemas multimodales fiables, búsqueda agéntica de arquitecturas neuronales e inferencia eficiente en dispositivo.
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