Расскажи про:
1. Мултимодальная трансформерная архитектура (text encoder, visual encoder, neural audio codec, numerical embeddings, early fusion, shared embeddings space with modalities alignment, any-to-any mixture of modalities processing, multi-task instruction fine-tuning);
2. FSM (finite state machine) управляемый процесс выполнения;
3. Динамические топологии функционального/вычислительного графа.
4. Asynchronous event-driven framework with event source registered, buffering, listeners (input monitoring and preprocessing) and actuators (perform external action when activated), processing modules publish/subscribe/trigger mechanisms, non-blocking processes, active environment feedback (воздействия системы на среду регистрируются компонентами listener), time slots schedule (and time pulse event to keep active in idle mode or lack of external events), dynamic self-configuration (meta-level action).
5. Оптимизация исходов как процесс поиска цепочки действий, которые переводят исходное состояние в целевое (выводится модулями верхнего уровня как задача целеполагания), включая backward chaining, affordability estimation, resources management, competence development, tools instrumental value recognition, intermediate states decomposition, information gathering, errors detection and backtracking, robustness/sensitivity analysis, longitudinal tracking.
6. Среда multiphysics simulation, real2sim, sim2real2sim, generative design, с управлением от (4), включая инициализацию среды, конфигурацию объектов (с синхронизацией от поступающих наблюдений или без при проверке гипотез или ahead of time predictive modeling), simulation parameters/event monitoring (listener binding), запуск/остановку таймера.
7. Рекурсивное моделирование. При использовании моделей с достаточной мощностью представления (например, языковая модель для интерпретации кода, data analysis алгоритмы для обработки наблюдений за внутренним состоянием), и объединив в систему с доступом к собственному состоянию (activation snapshots, code snippets, topology configs, self-referential logging mechanism), возможно подать компактный вид представления модели в саму себя.
8. И поверх всего этого добра мы добавляем digital persona guided self-alignment, где в режиме рефлексии система интерпретирует свое поведение и сопоставляет с "персонажем-прототипом", архетипами или демонстрациями (imitation learning) для целеполагания верхнего уровня и долгосрочного автономного поведения с элементами отыгрыша роли (социальное поведение, предсказуемость для внешнего наблюдателя).

Интересует с точки зрения философии трансгуманизма (создание машин познания), а также построения современных интеллектуальных систем, с достаточным запасом "свободных параметров" для адаптации во взаимодействие со средой (установление каузальной связи от наблюдений к внутреннему состоянию) без полного переобучения. В идеале у нас должен быть набор модулей (в том числе предобученных "foundation" моделей) объединенных в "сеть сетей" с управлением топологией, в том числе автономной в ответ на внешние воздействия (в самом простом случае, зарегистрировать новый источник информации, в более сложных ситуациях может произойти цикл проверки гипотез, сбора информации и прочее). Насколько важны: representation power, outcome optimization power, long-term autonomous decision making and role-conditioned boundaries negotiation meta-goal in absence of intrinsic meaning ("terminal goals/"utility function")?