Kistmat_AI Refactoring and Enhancement

[Kitsunp]

Refactorizar y mejorar el modelo Kistmat_AI, incluyendo la reorganización del código, implementación de tests, mejora del razonamiento simbólico, integración de PPO, y adición de nuevos sistemas de memoria. Tareas

1. Reorganización del Código

   Crear una estructura de carpetas lógica (por ejemplo, src/, tests/, models/, utils/) Mover las clases y funciones existentes a los archivos apropiados Crear un archivo principal (main.py) para iniciar el modelo Actualizar las importaciones en todos los archivos

2. Implementación de Tests

   Crear tests unitarios para cada componente principal (por ejemplo, ExternalMemory, Kistmat_AI, SymbolicReasoner) Implementar tests de integración para verificar el flujo completo del entrenamiento Agregar tests específicos para:

   Razonamiento simbólico Transferencia de conocimiento entre etapas Consistencia simbólica Memoria a largo plazo Generalización de conceptos

3. Mejora del Razonamiento Simbólico

   Ampliar la clase SymbolicReasoner con más reglas y símbolos Integrar el razonamiento simbólico más profundamente en el proceso de entrenamiento Implementar una función de pérdida que tenga en cuenta la consistencia simbólica

4. Implementación de PPO (Proximal Policy Optimization)

   Crear una nueva clase PPOAgent para manejar el entrenamiento con PPO Modificar la función de entrenamiento para incorporar PPO Ajustar los hiperparámetros para optimizar el rendimiento con PPO

5. Implementación de Nuevos Sistemas de Memoria

   Crear una clase MemorySystem que integre los siguientes componentes:

   Memoria Formulativa Memoria Conceptual Memoria a Corto Plazo Memoria a Largo Plazo Memoria de Inferencia

   Integrar el nuevo sistema de memoria en el modelo Kistmat_AI Modificar las funciones de entrenamiento y evaluación para utilizar el nuevo sistema de memoria

6. Corrección de Bugs

   Identificar y corregir problemas durante la transición de épocas Implementar mecanismos de control para asegurar la estabilidad del modelo durante el entrenamiento

7. Documentación

   Actualizar la documentación existente para reflejar los cambios Crear documentación nueva para las nuevas características (PPO, sistemas de memoria) Escribir un README detallado con instrucciones de configuración y uso

8. Optimización de Rendimiento

   Realizar un análisis de rendimiento para identificar cuellos de botella Optimizar las operaciones más costosas en términos de tiempo y recursos

Criterios de Aceptación

Todos los tests pasan exitosamente El modelo muestra una mejora significativa en el razonamiento simbólico PPO está correctamente implementado y mejora el rendimiento del modelo Los nuevos sistemas de memoria están integrados y funcionan como se espera No hay errores durante la transición de épocas El código está bien documentado y sigue las mejores prácticas de Python

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