無狀態內存
術語在長時間的遊戲或平台中會發生變化，因為每個請求都會重新開始。
情報層
不是另一個模型，而是環繞每個模型的智能層。
Sahure 在模型之上和產品之下運行，添加原始模型不為阿拉伯語提供的記憶、上下文、評估和控制。
為什麼原始模型會趨於穩定
四類結構性失效，並非規模問題。
較大的模型可以提高流暢度。它不會創建持久的術語、註冊規則、可靠的變音符號或認證和安全所需的精確度。
方言污染
現代標準阿拉伯語、方言和正式語域在必須保持獨特的地方融合在一起。
沉默的意義轉變
變音符號和上下文可以改變意義，而不會產生通用模型可識別的錯誤。
粗略判斷
一項通用分數不能暴露認證、方向、術語或安全失敗。
架構
從輸入到可解釋的決策。
此層將語言理解、持久記憶、領域治理和評估分開。底層模型可以改變，而不會消除累積的情報。
讀懂現實
阿拉伯語、阿拉伯語、混合腳本及其周圍的產品或場景上下文。
解決意義
方言、語域、意圖、術語和結構風險。
申請內存
領域規則、批准的術語以及每個已確認的先前決定。
作出判決
可審計的輸出，包含原因和精確的風險訊號。
能力
即使模型改變，知識仍會留存。
可辯護的價值不是模型呼叫。這個系統知道要保留、限制、衡量和解釋什麼。
術語記憶
跨數千個字串、版本和團隊做出一致的決策，並且具有可追蹤的上下文和來源。
方言並註冊
按域控制現代標準阿拉伯語、地區方言以及正式或娛樂寄存器。
阿拉比茲的理解
在做出審核、分類或安全決定之前，請先閱讀用拉丁字母和數字書寫的阿拉伯語。
多元維度評價
衡量意義、術語、一致性、語域和結構風險，而不是傳回不透明的分數。
產品背景
將字串連接到它所在的位置，從遊戲內控製到付款欄位或安全訊息。
可審計性
將決策層與基礎模型分離，並記錄每個結果背後的記憶體和規則。
當模型收斂時，該層仍然是持久資產。
在 Sahure 的評估中，預算模型和前沿模型之間的差距在都使用該層後縮小到 0.13 分。