Kairos는 다양한 경험에서 세계 지식을 학습하고, 장기적인 관점에서 지속적인 상태를 유지하며, 실제 배포 제약 조건 내에서 효율적으로 실행되도록 설계된 네이티브 월드 모델 스택입니다.
Kairos는 크로스-엠바디먼트 데이터 커리큘럼에 의해 관리되는 네이티브 사전 훈련 패러다임을 통해 오픈 월드 비디오, 인간 행동 데이터, 로봇 상호 작용을 점진적인 발달 경로로 학습합니다.
Kairos는 하이브리드 선형 시간 주의를 갖춘 네이티브 통합 아키텍처를 통해 세계 이해, 생성, 예측을 통합하며, 시간적 요인 분해를 통해 장기간에 걸친 상태 전파를 수학적으로 보장합니다.