7dsolv/Konaet-Core-Oliveira-v2-Lab

🧬 Konaet Core

Memory Weave · português · memória causal · ferramentas verificáveis

Uma inteligência com identidade própria, construída e avaliada dentro do projeto Konaet.

✨ Visão geral

Konaet Core é um núcleo neural experimental para compreensão e geração de texto em português. Esta revisão materializa 50.545.736 parâmetros densos em uma implementação própria do projeto, com blocos Memory Weave, memória causal multiescala, portas de leitura e escrita e FFN denso.

O sistema combina geração neural com ferramentas determinísticas. Quando identifica uma operação matemática, o runtime valida a intenção, recupera os operandos diretamente do pedido do usuário e só então executa a calculadora segura.

🧠 Arquitetura

texto UTF-8
    ↓
tokenização por bytes
    ↓
Memory Weave causal
    ├── memória curta (janela 16)
    ├── memória média (janela 64)
    └── memória longa (janela 192)
    ↓
portas de leitura/escrita + FFN denso
    ↓
resposta Konaet ── ou ── ferramenta verificada

Componente	Configuração
Parâmetros materializados	50.545.736
Camadas	12
Largura interna	512
Vocabulário	261 IDs byte-level
Passos acumulados do checkpoint	619
Otimizador desta linha de pesquisa	oliveira-causal-conflict-v2

✅ Resultado verificado desta revisão

Avaliação	Resultado
Gate funcional de chat	3/3
Cobertura do gate	identidade, cálculo assistido por ferramenta e conceito de engenharia
Acurácia teacher-forced por byte	77.07%
Sequência exata teacher-forced	7.50%
Loss teacher-forced	0.7557

No gate funcional atual, a Konaet respondeu sua identidade, explicou corretamente um requisito de software e encaminhou a multiplicação solicitada para a calculadora do runtime. Os argumentos da ferramenta são aterrados no texto original do usuário antes da execução, impedindo que números gerados pelo modelo substituam silenciosamente o pedido.

🚀 Executar a avaliação

Este checkpoint usa o runtime personalizado e auditável do projeto Konaet:

hf download 7dsolv/Konaet-Core-Oliveira-v2-Lab --local-dir ./Konaet-Core
python training/probe_foundation.py --model ./Konaet-Core

Código-fonte: github.com/7dsolv/Konaet-IA

🔎 Transparência

Os pesos desta linhagem começaram com inicialização aleatória e continuam somente a partir de checkpoints Konaet. Resultados, procedência e configuração podem ser auditados em training_metrics.json, chat_probe.json, foundation_provenance.json, config.json e remote_run.json.

Este é um checkpoint de pesquisa. O gate 3/3 é um teste funcional pequeno, não uma certificação de inteligência geral; capacidades amplas precisam de avaliações maiores e reproduzíveis antes de qualquer alegação pública.