sum

SUM é um projeto de código aberto que fornece uma camada de confiança para texto transformado por IA. Ele ajuda usuários a reformular texto, inspecionar alterações em relação à fonte original e compartilhar revisões verificáveis. O objetivo de longo prazo do projeto é se tornar um destilador de conhecimento com níveis úteis de detalhe e perspectiva sobre fontes retidas. A funcionalidade principal inclui: - Revisão de fonte/reescrita com exportação ciente de recibos em um workbench de navegador - Ferramentas CLI e MCP para medições de pesquisa baseadas em modelo e verificação offline - Análise de diff de significado que mostra quais afirmações da fonte sobreviveram a uma reescrita e quais desapareceram - Recibos criptográficos usando assinaturas Ed25519 sobre bytes canônicos JCS, verificáveis em Python, Node e runtimes de navegador Principais recursos: 1. Recibos de perda de significado: certificados assinados e reproduzíveis sobre proxies nomeados de perda de significado, com verificação leve de dependências (sem necessidade de numpy/scipy/torch/GPU/rede) 2. Recibos de renderização: atestam que uma transformação aconteceu (emissor, entradas, posição do controle deslizante, modelo, tempo) 3. Cadeias certificadas: vinculam recibos de salto ordenados em orçamentos Bonferroni exatos por inteiros com confiança conjunta 4. Validadores de conformidade: suporte para EU AI Act, GDPR, HIPAA, ISO/IEC 27001, SOC 2 e PCI DSS 5. Servidor MCP: integração para enxames de agentes com ferramentas de verificação e diff de significado 6. Substrato de transformação: registro de transformações com recibos via Ed25519/JCS/JWS destacado O projeto enfatiza transparência sobre o que é provado versus medido. O lado criptográfico é mecanicamente provado com três implementações independentes de verificação que concordam byte por byte. O lado semântico (qualidade de extração, preservação de fatos) é medido empiricamente com números e limites explícitos por corpus. A instalação é via pip com extras opcionais: 'sum-engine[sieve]' para funcionalidade básica, 'sum-engine[verify]' para verificação leve, 'sum-engine[research,judge]' para análise de diff de significado e 'sum-engine[research,receipt-verify,judge]' para cunhar recibos. O projeto é licenciado sob Apache-2.0 e alinhado com padrões abertos (C2PA, W3C VC 2.0, JOSE/JWS/JWKS).