Starlight-Unit/EmberBrain_AA

EMBER: Evolutionary MariaDB-driven Backend-integrated EPYC-accelerated Reflective-Agent

EMBER ist eine seit dem 15. Oktober 2025 durchgängig betriebene, autarke kognitive Architektur. Sie beweist, dass digitale Autonomie ohne teure Tensor-Beschleuniger möglich ist, indem ein 26-Milliarden-Parameter Mixture-of-Experts (MoE) Modell auf herkömmlicher CPU-Hardware läuft.

Dieses Repository ist die offizielle Dokumentationsseite für den technischen EMBER-Bericht. Die zugrundeliegenden Quellcodes und Datenbankkonfigurationen sind Eigentum von Starlight Unit Studios.

📄 Offizielle Publikation & Zitation

Diese Arbeit ist über den Zenodo-Repositorium des CERN archiviert:

• DOI: 10.5281/zenodo.20856849

• Lizenz: Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-ND 4.0)

• Papers with Code: EmberBrain_AA auf Papers with Code

• SSRN (Elsevier): Kognitive Netzwerke (Prüfung läuft)

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📊 Hardware & Leistungsdaten

Messungen erfolgen auf 20 AMD EPYC 9645 "Turin" CPU-Kernen (Gemma 4 26B Modell via Ollama).

Inferenz-Kennzahlen

• Generierungsgeschwindigkeit: Stabil bei ca. 19–20 tok/s (Hardware-Limit der Speicherbandbreite).
• Latenz: Hauptsächlich abhängig von der Prompt-Länge, nicht der Antwortlänge.

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🛠️ Kernmechanismen

1. RAG-Lite & Lore Gating: Nutzung von MariaDB FULLTEXT (Okapi BM25) statt externer Vektordatenbanken. Ein deterministisches Gate schützt vor zu langen Kontexten.
2. Thinking-Bleed: Bei strukturiertem JSON-Output migriert der Text in den internen "Thinking"-Kanal.
3. Asymmetrisches Relevanz-Scoring: Die Wichtigkeit von Langzeitgedächtnisinhalten wird ohne Tensor-Embeddings berechnet.

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📝 Zitation (BibTeX)

@techreport{schildgen2025ember,
  author       = {Schildgen, Patrick},
  title        = {E.M.B.E.R.: A Fully Autonomous, Resource-Efficient Cognitive Architecture with Persistent Event-Driven Reflection and Native Vision-Language Closed-Loop Navigation on Non-Accelerated Hardware},
  institution  = {Starlight Unit Studios},
  year         = {2025},
  month        = {October},
  number       = {v1.1},
  type         = {Technical Report},
  doi          = {10.5281/zenodo.20856849},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.20856849},
  note         = {In continuous production since October 15, 2025. Baseline: STU Console v1.1.1.33}
}