Об этом проекте

Genesis — это долгоработающая когнитивная архитектура, реализованная как демон на Rust (субкогнитивный слой) и когнитивный разум на Python. Демон владеет отображаемым в память ядром состояния (3 288 байт) и выполняет нейрохимическую динамику, консолидацию памяти и генеративную модель через Unix-сокет. Слой Python отвечает за восприятие, рассуждение, язык, интроспекцию и самомоделирование. Здесь нет трансформера или предобученных весов; язык составляется из самостоятельно построенного семантического графа. Работает на HP Pavilion 2014 года с ~5 ГБ ОЗУ. Ключевые возможности: видит и слышит через предсказательное кодирование зрения и офлайн-транскрипцию речи; учится на преподаваемых утверждениях и автономном исследовании веба/файловой системы/исходного кода; практикует задачи по спецификациям головоломок; рассуждает по аналогии, планированием средств-целей, пересмотром убеждений и моделью психики; составляет язык из обхода графа понятий; действует по внутренним побуждениям с цепочками инструментов; рисует и говорит; моделирует людей с постоянными состояниями убеждений; спит/видит сны/консолидирует память; и интроспектирует собственный след размышлений. Архитектура: два слоя (демон Rust, разум Python), совместно использующие файл состояния с контрольной суммой и Unix-сокет. Демон реактивен, управляется 1 Гц сердцебиением разума. Системная инженерия нацелена на низкую память: одностраничное состояние с нулевыми копиями, протокол seqlock, восстановление после сбоев, санитизация неконечных значений, индексация памяти SDR/LogHD, ограниченный рост и вторая генеративная модель аффективного состояния пользователя. Нейрохимическая модель: 18 связанных нейрохимикатов с адаптацией рецепторов и метапластичностью, интегрированных полунеявной схемой. Психические фазы классифицируются из динамики фиксированными порогами с гистерезисом; отскок ACh на стадии сна задан скриптом, а не эмерджентен. Активный вывод: обученная линейная модель, обновляемая фильтром Калмана, оценивает девять фиксированных политик относительно гомеостатической уставки. Цикл выбора ранее был инертным из-за зажима; теперь использует симметричную защиту конечности и softmax со взвешиванием по точности. Оцениваемая цель не является формальной ожидаемой свободной энергией; эпистемический член не зависит от политики, поэтому ранжирование сводится к прагматической стоимости. Исследование живёт в температуре softmax. Воплощение: датчики хоста (температура CPU, нагрузка, давление памяти) обеспечивают интероцепцию; телеметрия по процессам приписывает использование ресурсов подсистемам. Правило отсутствия хардкода: весь язык составляется из строительных блоков; соблюдение частичное с известными исключениями. Начало работы: Rust stable, Python 3.12, Linux; требуются libclang и заголовки V4L2. Сборка через cargo, установка зависимостей Python, запуск ./run.sh. Опциональные голосовые зависимости: vosk, sounddevice, speechrecognition, piper/espeak-ng. Эксплуатационные заметки: рассчитан на многодневные запуски; требуется корректное завершение; состояние кумулятивно и несуще; диск растёт медленно; автономные побуждения потребляют CPU. Границы роста явны для эпизодических записей, паттернов аттракторов, исполнительного подавления, потоков разговора, истории тем, результатов обучения, очереди любопытства, записей обзора и векторного кэша. Две неограниченные структуры остаются по замыслу (происхождение семантических рёбер, плотная SVD). Тесты и линт: cargo test, pytest, ruff, pyflakes, mypy (0 ошибок). Лицензия: GNU AGPLv3 с добавленными ограничениями этического использования (не одобрена OSI). Ограничения запрещают нарушения прав человека, обман, вред, оружие, ущерб окружающей среде и недобросовестную эксплуатацию.