Semantic Condensation
Как смысл уплотняется, сохраняет структуру и обнаруживает пробелы?
SCT формализует атомы, поля, гэпы и реконструкцию знания как наблюдаемые механизмы.
Формальные гипотезы и различающие эксперименты Читать исследованиеЧетыре направления · одна система
Собираем интеллект как систему.
От теории смысла к проверяемому действию.
Текущий тезис
Качество frontier достигается не только размером модели. Существенная часть качества может быть собрана вокруг неё — в контексте, управлении ходом работы, инструментах и независимой проверке.
Исследовательская программа
Четыре направления.
Одна причинная цепочка.
Это не набор сервисов. Каждый следующий уровень проверяет и использует предыдущий: от представления смысла — к управляемому действию и переносу качества в модели.
Cognitive Autopilot
Как любая LLM получает правильную рабочую среду для конкретного шага?
Autopilot компилирует контекст, роль, инструменты, ограничения и verification в единый goal-to-outcome runtime.
Проверяемое действие поверх заменяемых моделей Читать рабочую статьюSwarm Intelligence
Когда множество независимых линз действительно улучшает решение?
Rooy собирает временную молекулу экспертов только в точках, где разнообразие перспектив имеет измеримую ценность.
Bounded swarms с attribution и stop conditions Читать рабочую статьюDistillation & Local Models
Как переносить verified behavior системы в собственные модели?
Обучающим материалом становятся не сырые чаты, а эпизоды state → context → action → verified outcome.
Локальные модели, проходящие promotion gates Читать рабочую статьюPublished work
Работы, которые можно
понять без доступа внутрь.
Каждая публичная версия содержит problem, method, evidence scope и limitations. Статус описывает зрелость, а не производит впечатление зрелости.
Semantic Condensation Theory
Проверяемый язык структурированного смысла
Исследовательский framework о том, как субъективно значимый смысл конденсируется в устойчивые структуры, как гэпы создают давление к действию и что нужно получателю для реконструкции смысла.
Strongest evidenceОперационные определения, формальный трек и набор различающих экспериментов.
Current limitationSCT остаётся research framework: общие эмпирические claims и несколько центральных соответствий пока не установлены.
Читать research note ↗Cognitive Autopilot
A model-agnostic runtime for verified action
Архитектура, в которой Thinker ведёт цель, Context Engine компилирует рабочую среду под роль и модель, Doer изменяет мир через ограниченный Harness, а Verifier принимает только evidence-backed результат.
Strongest evidenceRuntime spine и context/authority boundary проверены offline.
Current limitationLive uplift Luna/Sol и целевые ≥90% качества ещё не измерены.
Читать working paper ↗Swarm Intelligence
Временные коллективы и цена согласия
Контракт ограниченного роя, модель зависимости свидетельств и сопоставимые по стоимости эксперименты о пользе независимых линз.
ВкладОперациональные определения, аналитическая иллюстрация и протокол оценки.
ОграничениеИзмеренный коллективный выигрыш и сравнительный бенчмарк Rooy не заявлены.
Читать рабочую статью ↗Distillation & Local Models
Обучение на проверенных действиях
От эпизода к модели: атрибуция действий, отбор данных, целевая функция обучения и допуск с сохранением внешнего управления.
ВкладСхема эпизода, предложение обучения и дизайн отложенной оценки.
ОграничениеОбученные веса, открытый набор данных и измеренный перенос не представлены.
Читать рабочую статью ↗Rooy Observatory
Смысловая погода живого роя
Наблюдаемая поверхность SCT/Rooy: активность атомов, линзы, semantic fields, gaps и следы evolution proposals собраны в один исследовательский интерфейс.
Strongest evidenceL1 activations и liveness plane имеют рабочие runtime traces.
Current limitationObservatory показывает состояние эксперимента, а не доказанную общую теорию роя.
Открыть Observatory ↗Selected results
Сильнейшее evidence.
И его честная граница.
Результат публикуется вместе с non-claim. Offline-механика, воспроизводимый эксперимент и live quality — разные уровни доказательства.
Runtime spine
Один immutable TaskState, canonical reducer, checkpoints и deterministic replay удерживают multi-milestone lifecycle.
Evidence boundary
PASS · OFFLINE
Доказывает state/recovery mechanics. Не доказывает качество решений модели.
Context + authority boundary
Role-specific context manifests, scoped grants, Harness deltas и integrity-checked receipts связаны с переходами TaskState.
Evidence boundary
PASS · OFFLINE
Доказывает grounding и authority contract. Не доказывает, что выбранный контекст оптимален.
Codex Agent Host boundary
Default-deny launch, structured JSONL decoding, fresh/resume sessions, redaction и postflight validation проходят без модельного вызова.
Evidence boundary
PASS · PROVIDER-FREE
Доказывает adapter readiness. Luna diagnostics записаны; corrected end-to-end path, Sol и model uplift ещё не доказаны.
Publication method
Приватная работа.
Публичное доказательство.
Lab OS хранит полный рабочий контекст. Public IO Lab получает только самостоятельные, версионированные и безопасные для публикации результаты.
Рабочая память лаборатории
Канон, сессии, планы, гипотезы, отрицательные результаты, datasets, eval traces и внутренние решения.
Владелец · агенты · приглашённые участникиРедакционная поверхность
Research notes, technical reports, systems, experiments, demos и другие доступные артефакты.
Исследователи · инженеры · соавторыResearch
Вопрос, гипотеза и рабочий контекст остаются внутри Lab OS.
Experiment
Метод отделяет предполагаемый эффект от альтернативных объяснений.
Verification
Результат получает evidence scope, non-claims и фиксированную версию.
Publication
Самостоятельный artifact становится доступен без приватного контекста.
Open questions
Следующий прогресс начинается
с точного вопроса.
В публичную очередь попадают не обещания функций, а вопросы, для которых можно построить различающий эксперимент.
Minimal sufficient context
Как измерить, что context view достаточно мал, но сохраняет всё необходимое для конкретной роли, модели и шага?
Orchestration uplift
Какая доля gain возникает из context compilation, planning и verification отдельно от силы foundation-модели?
Distillable behavior
Какие verified episodes действительно переносят качество в веса, а какие должны навсегда остаться внешним runtime?