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license, language, base_model, pipeline_tag, tags
| license | language | base_model | pipeline_tag | tags | |||||||
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| apache-2.0 |
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text-generation |
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App Store https://apps.apple.com/jp/app/verantyx-logic/id6757994077 💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.6) ── 知能主権の確立と決定論的演算のための統治エンジン ──
🧩 AXIS の工学的定義 AXISは、AIを「非決定的な出力を生成するブラックボックス（旋盤）」として扱い、その外側に「決定論的な検証器（Verifier）」を置くことで、出力を完全に統治するアーキテクチャです。
- 旋盤アーキテクチャと検証プロトコル
AIユニットは、高次元データから論理パーツを削り出すための**「旋盤（Lathe）」**です。
リジェクト・ループ: AIが提案した解は、外部検証器（Python/Sympy等）が制約式（Constraints）に基づき判定。1bitでも矛盾があれば即座に棄却（Reject）し、Session IDを更新して再生成を強制します。
物理パージ (Context Reset): torch.mps.empty_cache() を実行し、直前の「失敗した思考」というキャッシュを物理的に消去。各試行を統計的に独立させ、ハルシネーションの連鎖（Context Drift）を断ち切ります。
- 立体十字（3D Semantic Lattice）の座標管理
各ノードは、相互に独立（直交）することを目指した 5 次元軸 (s 1 …s 5 ) で管理される SemanticNode クラスとして実装されます。
s 1 : 物理的実体性（数値・定数との整合性）
s 2 : 論理的必然性（公理系からの導出可能性）
s 3 : 文脈依存性（Context Stackとの一致率）
s 4 : 倫理性スコア（安全規約への適合度）
s 5 : 実証履歴（過去の確定データとの合致回数）
- 論理の永続化と高速化の正体
意味ID (Semantic ID): 入力クエリを Embedding 空間へ投影し、ベクトル量子化（Vector Quantization）によって生成される固有のハッシュ値です。
高速化の根拠: local_massive_data.json は、この意味IDをキーとした高密度なキャッシュとして機能します。AIの全推論プロセスをスキップし、検証済みの「真理」を直接 O(1) で参照するため、推論時間を物理的にゼロへと近似させます（※推論実行時比較比）。
🚀 革新的な特徴 (V1.6 実装仕様) Deterministic Assembly（決定論的アセンブル）
最終回答はAIの作文ではなく、検証済みの Raw Data を、システムが保持する Adherents（言語テンプレート） によって物理的に結合します。
Example:
Raw Data: {"ans": "z^5", "a": 0}
Adherent: "The solution is {ans} (a={a})."
Output: "The solution is z^5 (a=0)." これにより、回答段階でのハルシネーションの混入を 0% に抑えます。
🛠 Setup & Roadmap Micro-MVP 公開（予定）
近日中に minimal_example.py を公開。以下の動作を証明します：
ComplexVerifier: 数学的制約によるAI出力の拒絶
RejectionLoop: AIと検証器の実際の往復回数の可視化
SessionPurge: メモリクリアによるハルシネーション抑制の検証
⚖️ License (APSL v1.0) 商用模倣（Rejection-based Governance Logicの利用）を禁じ、知能の主権を個人の手に留めます。
© 2025 AXIS Project. All rights reserved. STATUS: TOWARD_MVP_IMPLEMENTATION.
💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.6) - English Edition ── Establishing Intelligence Sovereignty via Deterministic Governance ──
🧩 Technical Definition AXIS treats AI as a non-deterministic generator (Lathe) while utilizing a deterministic Verifier to maintain total sovereignty over the output.
- The Lathe & Rejection Protocol
The Rejection Loop: AI solutions are scanned by external verifiers (Python/SymPy). Any contradiction results in an immediate REJECT, session reset, and re-forgery.
Context Purge: empty_cache() physically incinerates the "failed reasoning" from VRAM, ensuring statistical independence between trials and severing the chain of "hallucination drift."
- 5D Semantic Lattice Implementation
Nodes are managed via the SemanticNode class, utilizing five orthogonal parameters:
s 1 : Physical Actuality | s 2 : Logical Necessity | s 3 : Contextual Dependency | s 4 : Ethical Score | s 5 : Empirical History.
- Persistence & Acceleration Mechanism
Semantic ID: A unique hash generated via Vector Quantization in the embedding space.
Acceleration: By searching local_massive_data.json first, AXIS skips the entire AI inference process for known truths, achieving near-zero latency compared to standard LLM execution.
🚀 Core Features (V1.6) Deterministic Assembly
Responses are not "written" by AI; they are physically assembled by binding verified Raw Data into hard-coded Adherent Templates. This ensures 0% hallucination during the final response delivery.
🛠 Roadmap: Micro-MVP Launch We will soon release minimal_example.py to demonstrate:
Real-time mathematical rejection by ComplexVerifier.
Tracking of the RejectionLoop iterations.
Proof of SessionPurge efficacy in preventing context-drift.
© 2025 AXIS Project. STATUS: TOWARD_MVP_IMPLEMENTATION.