সিঙ্গুলারিটি.নেট হাইপারন এবং প্রাইমাসের উপর ভিত্তি করে একটি একীভূত এআই ফ্রেমওয়ার্ক চালু করেছে।

বিজি নেটওয়ার্কের সাথে সামঞ্জস্য রেখে, সিঙ্গুলারিটি নেট একটি সমন্বিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কাঠামো (AI ফ্রেমওয়ার্ক) প্রকাশ করেছে যা হাইপেরন এবং প্রাইমাসের উপর ভিত্তি করে তৈরি। এই কাঠামোটি একটি শেয়ার্ড অ্যাটমস্পেস মেমরি ব্যবহার করে প্রতীকী যুক্তি এবং নিউরাল লার্নিং একত্রিত করে, যা বিস্তৃত বুদ্ধিবৃত্তিক লক্ষ্যগুলিকে সমর্থন করে। প্রাইমাস কগনিটিভ সার্কিটগুলি লক্ষ্য এবং প্যাটার্ন আবিষ্কারকে গাইড করে, যখন সমন্বিত সরঞ্জামগুলি একীভূত মেমরি কাঠামোর মধ্যে কাজ পরিচালনা করে। সিঙ্গুলারিটি নেটের প্রধান বিজ্ঞানী বেন গ্যোর্টজেল সম্প্রতি একটি বিস্তারিত হোয়াইটপেপার প্রকাশ করেছেন, যেখানে হাইপেরন এবং প্রাইমাসকে একটি সমন্বিত আর্কিটেকচার হিসেবে উপস্থাপন করা হয়েছে, যা বর্তমান AI সিস্টেমগুলোকে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার (Artificial General Intelligence - AGI) দিকে এবং পরবর্তীতে উপকারী সুপারইন্টেলিজেন্সের দিকে অগ্রসর করতে লক্ষ্য করে। অনেক AI কাঠামো, যা বিচ্ছিন্ন মডিউলগুলির উপর ভিত্তি করে নির্মিত, তার বিপরীতে, হাইপেরন একটি একত্রীকৃত পদ্ধতি ব্যবহার করে উপলব্ধি, মেমরি এবং শেখার কার্যক্রম পরিচালনা করে। সমস্ত সিস্টেম বিষয়বস্তু, যেমন লক্ষ্য, তথ্য, প্রক্রিয়া এবং নিউরাল প্যাটার্ন, 'অ্যাটমস্পেস' নামে একটি কাঠামোতে সংরক্ষিত থাকে। এই সেটআপটি প্রতীকী এবং নিউরাল সিস্টেমগুলিকে শেয়ার্ড মেমরিতে সরাসরি ইন্টারঅ্যাক্ট করার অনুমতি দেয়, যা বাহ্যিক ডেটা কলের প্রয়োজনীয়তা দূর করে। অ্যাটমস্পেসের একটি সম্প্রসারণযোগ্য সংস্করণ মর্ক (MORK), ফাস্ট এবং লক-ফ্রি অ্যাক্সেস সমর্থন করে এবং ডেটা পরিচালনার জন্য পাথম্যাপ (PathMap) এবং মের্কল-ডিএজি (Merkle-DAG) এর মত কার্যকর ফরম্যাট ব্যবহার করে। মর্ক নিউরাল উপাদানগুলিকে কোয়ান্টিমর্ক (QuantiMORK)-এর মাধ্যমে একত্রিত করে, যা মাল্টি-রেজোলিউশন গ্রাফ সরাসরি মেমরিতে এম্বেড করে। এটি প্রতীকী এবং নিউরাল প্রসেসিংয়ের মধ্যে সুইচ করার সময় সাধারণত যে বিলম্বগুলি দেখা যায়, তা দূর করে।