A tokenização, um pilar fundamental na arquitetura de Large Language Models (LLMs) e de grande parte da Inteligência Artificial moderna, atingiu seu limite de eficácia e precisão conceitual. Sua natureza discreta e a perda inerente de informações semânticas e contextuais representam um gargalo estrutural para a próxima geração de sistemas de IA.
O Problema da Tokenização
Os sistemas atuais fragmentam a linguagem em unidades discretas, perdendo a continuidade do significado. A proposta da ZENNE é substituir essa abordagem por sistemas vetoriais puros, onde a informação flui de forma contínua e multidimensional.
A Solução Vetorial
Ao utilizar espaços vetoriais de alta dimensão, podemos representar não apenas palavras, mas conceitos, emoções e contextos complexos de forma muito mais eficiente e precisa.