初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: AETHER-LAB/akie-350m
Source: Original Platform

README.md

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+---
+license: unknown
+language:
+- pt
+tags:
+- pretraining
+- portuguese
+- akie
+- aether-lab
+- eplm
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+<p align="center">
+  <img src="https://huggingface.co/AETHER-LAB/akie-350m/resolve/main/akie_icone.png" width="160"/>
+</p>
+
+<h1 align="center">AKIE</h1>
+<p align="center"><em>Adaptive Knowledge and Intelligence Engine</em></p>
+<p align="center"><strong>O primeiro ePLM — Evolutionary Personal LLM — 100% brasileiro</strong></p>
+
+## O que é o AKIE
+
+AKIE é um modelo de linguagem **treinado 100% do zero** — arquitetura,
+tokenizer e embeddings próprios, sem partir de nenhum modelo de
+terceiros. É o motor por trás do [NEXUS](https://agente.aetheros.com.br),
+o assistente conversacional da [AETHER OS](https://aetheros.com.br).
+
+Desenvolvido pela **AETHER Lab**, o braço de pesquisa/modelo da
+AETHER OS — não uma equipe corporativa com orçamento ilimitado, mas
+uma pessoa construindo com o que tem, um treino de cada vez.
+
+## Por que "ePLM"
+
+**ePLM — Evolutionary Personal LLM** é uma categoria própria, definida
+não pelo tamanho do modelo, mas pela filosofia de como ele nasce e
+como se relaciona com quem usa:
+
+- **Evolutionary** — não nasce pronto. Cresce em etapas, cada treino é
+  evolução, não substituição.
+- **Personal** — construído por uma pessoa, não por corporação. E se
+  adapta à pessoa que usa.
+- **LLM** — o *Large* aqui não é sobre tamanho, é sobre ambição. Um
+  ePLM começa pequeno, mas mira longe.
+
+AKIE não é a IA maior, nem tenta competir em escala com os grandes
+laboratórios. É a **alternativa real** pra quem não tem acesso a
+eles — feita por alguém no mesmo lugar, sem orçamento de sobra pra
+errar em escala e corrigir depois. Isso não é discurso — é a restrição
+real sob a qual cada decisão de treino deste modelo foi tomada.
+
+## Status: pré-treino completo (1 época) — checkpoint base publicado, sem SFT ainda
+
+**Os pesos publicados aqui são o checkpoint de PRÉ-TREINO puro
+(`step_63989`), sem ajuste de instrução (SFT).** Ele completa e
+continua texto — ainda não segue instrução de forma confiável, não
+tem comportamento de diálogo polido, e não deve ser tratado como
+assistente pronto. As capacidades descritas na seção de Filosofia
+abaixo são o objetivo do projeto, não o que este checkpoint específico
+já entrega.
+
+- **Arquitetura**: 350M parâmetros (Llama-style: RMSNorm, SwiGLU,
+  RoPE, 26 camadas, hidden=1024, 16 heads, embeddings compartilhadas)
+- **Corpus**: ~6B tokens, 4 eixos (código, raciocínio, instruções,
+  diálogo + conhecimento factual), 100% português do Brasil + código
+- **Contexto**: 4096 tokens
+- **Pré-treino**: 1 época completa, 63.989 steps, **val_loss final
+  1,6064** (held-out fixo, nunca visto no treino)
+
+**Próxima etapa (em andamento)**: SFT (fine-tuning supervisionado) —
+pilotos exploratórios já mostraram sinal real de que capacidades como
+seguir instrução, raciocinar em `<think>` antes de responder, trocar
+de idioma e usar resultado de ferramenta corretamente respondem bem a
+SFT leve e barato sobre esse checkpoint. O modelo com SFT completo
+(o que de fato vira o motor do NEXUS) ainda não está publicado.
+
+## Filosofia
+
+O objetivo não é bater benchmark — é um modelo que, quando o SFT
+estiver pronto, se comporte de forma confiável: verificar fatos antes
+de responder quando não tem certeza, admitir quando não sabe em vez de
+inventar, e ser transparente sobre a confiabilidade das fontes que
+usa. Pequeno, mas honesto — sobre o que sabe e sobre onde ainda está
+em construção.