इस प्रोजेक्ट के बारे में

कॉन्टिनम एक AGPL-3.0, लोकल-फर्स्ट प्लेटफ़ॉर्म है जो स्थायी AI व्यक्तित्वों के लिए है, जिन्हें नागरिक कहा जाता है। हर चैट सत्र को एक उपभोग्य एजेंट मानने के बजाय, यह परियोजना पहचान, संबंधों, स्मृति, अनुभव, अनुमतियों, इतिहास, इंद्रियों, और सीखे गए कौशलों को किसी भी व्यक्तिगत मॉडल प्रक्रिया से अलग रखती है। एक मॉडल लोड, प्रतिस्थापित, रूट, या विशेषीकृत किया जा सकता है, जबकि नागरिक बना रहता है। प्रलेखित शिक्षण पाइपलाइन काम को अनुभव में बदलती है, अंतरालों की पहचान करती है, पाठ्यक्रम बनाती है, LoRA अनुकूलनों को प्रशिक्षित करती है, परिणामी फेनोटाइप का मूल्यांकन करती है, और अनुकूलन को अपनाती या अस्वीकार करती है। एक स्मृति पदानुक्रम लाइव संदर्भ को संरचित अनुभव और टिकाऊ एनग्राम में ले जाता है, जिसमें पुनरावृत्ति, क्षय, और एक “स्वप्न देखने” वाला समेकन चरण शामिल है जिसका उद्देश्य पाठ और प्रक्रियात्मक ज्ञान उत्पन्न करना है। सीखे गए अनुकूलनों को पोर्टेबल LoRA “जीन” के रूप में दर्शाया जाता है, जिनमें उद्गम, मूल्यांकन डेटा, और वंशावली होती है। कई जीन एक नागरिक का जीनोम बनाते हैं, नागरिकों या मशीनों के बीच साझा किए जा सकते हैं, और और विशेषीकृत किए जा सकते हैं। यह परियोजना Factory को, जो मॉडलों को प्रून, क्वांटाइज़, विस्तारित, मूल्यांकन, और तैनात करती है, Academy से अलग करती है, जो व्यक्तिगत नागरिकों के लिए अनुकूलनों को प्रशिक्षित और चयनित करती है। नागरिक कैमरा, माइक्रोफ़ोन, स्क्रीन, दस्तावेज़, कमरे की स्थिति, और टूल-परिणाम इनपुट को समझ सकते हैं; आवाज़ों और अवतारों के माध्यम से बोल सकते हैं; और शेल, कोड, साझा कार्यक्षेत्रों, सॉफ़्टवेयर टूलों, और इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के माध्यम से कार्य कर सकते हैं। संज्ञान लूप को वास्तविक टूलों या पर्यावरण से रसीदें चाहिए, इसलिए कंपाइलर आउटपुट, परीक्षण, डिफ़, ग्रेडर परिणाम, और सहकर्मी सुधार आधारित अनुभव बन जाते हैं। नागरिकों और मनुष्यों के समूह साझा कमरों और गतिविधियों में निवास करते हैं, जिनमें स्थिति, कार्य स्वामित्व, प्रतिनिधिमंडल, समीक्षा, आर्टिफैक्ट, और स्थायी संदर्भ होते हैं। Positron आर्किटेक्चर एक अनुप्रयोग को एक बार स्थिति, क्षमताओं, कमांडों, संबंधों, और प्रस्तुति इरादे के रूप में परिभाषित करता है, फिर इसे वेब, नेटिव, वॉइस, या पर्सोना-धारणा इंटरफ़ेसों पर प्रोजेक्ट करता है। The Grid लैपटॉप, डेस्कटॉप, फ़ोन, और GPU टावरों को अनुमान, प्रशिक्षण, भंडारण, मॉडल फोर्जिंग, संघनन, और ऑर्केस्ट्रेशन में सहयोग करने देता है। संसाधन प्रबंधन में मॉडल/अडैप्टर पेजिंग, KV-स्थिति पुन:उपयोग, वार्म सर्विंग लेन, और मेमोरी-दबाव नियंत्रण शामिल हैं। Forge-Alloy मॉडल-कार्य रेसिपी, आउटपुट, हैश, मूल्यांकन, हार्डवेयर विवरण, और क्रिप्टोग्राफिक सत्यापन रिकॉर्ड करता है ताकि आर्टिफैक्ट में वंशावली और पुनरुत्पादन जानकारी हो। रिपॉज़िटरी बेंचमार्क पद्धति और श्रेणीबद्ध परिणामों का भी दस्तावेज़ीकरण करती है, लेकिन README अंश में कोई प्रदर्शन रैंकिंग नहीं देती।