Hylon कैसे काम करता है

एक AI, पाँच परतें, दस लाख डिवाइस

डेटा ऊपर की ओर गोपनीयता-रक्षक सिग्नल के रूप में बहता है, कभी कच्ची सामग्री के रूप में नहीं। हर परत की एक अलग ज़िम्मेदारी और एक अलग भरोसे की सीमा है, भौतिक आधार से लेकर अटल निगरानी तल तक।

आर्किटेक्चर

पाँच-परत प्रणाली

परत 5
सुरक्षा और इमर्जेंस मॉनिटर

अटल निगरानी तल। हर क़दम पर लेवल ज़ीरो की बुनियादों की पुष्टि करता है, क्षमताओं के अचानक उभार और उद्देश्य से खिलवाड़ पर नज़र रखता है, और आख़िरी रिलीज़ गेट तथा किल स्विच अपने पास रखता है। जिस सिस्टम की यह निगरानी करता है, वह इसे बदल नहीं सकता।

परत 4
स्व-सुधार इंजन

स्वचालित शोध लूप और साथ में चैंपियन-चैलेंजर रिलीज़। सस्ते प्रयोग रेसिपी ढूँढते हैं; प्रमाणित रेसिपी ही महँगे रन शुरू करती हैं। चैलेंजर की पदोन्नति सिर्फ़ साफ़ अंतर, सांख्यिकीय महत्व और शून्य सुरक्षा रिग्रेशन पर होती है।

परत 3
संप्रभु मॉडल, Hylon का कोर

ग्लोबल मॉडल: राउटर वाला मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स कोर, रिट्रीवल और दीर्घकालिक मेमोरी, टूल उपयोग, एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन और विशेषज्ञ हेड। GPU स्तर पर ट्रेन होकर पर्सनल AI में डिस्टिल होता है।

परत 2
पर्सनल AI परत

हर यूज़र के लिए एक कॉम्पैक्ट ऑन-डिवाइस मॉडल। आपका संदर्भ लोकल रूप से सीखता है, निजी इनफ़रेंस सर्व करता है, वैयक्तिकरण करता है, और ऊपर सिर्फ़ गोपनीयता-रक्षक सीखा हुआ सिग्नल भेजता है।

परत 1
डिवाइस आधार

फ़ोन, PC, Mac और GPU नोड्स पर एक हार्डवेयर-एब्स्ट्रैक्टेड रनटाइम। मापा और सत्यापित कंप्यूट। कच्चा यूज़र डेटा यहीं रहता है और यहीं खत्म होता है; यही सख़्त गोपनीयता सीमा है।

संप्रभु स्टैक

यह सब कुछ खुद करता है

भीतर से Hylon एक प्रणाली है, हर मज़बूत AI की तरह। आपके और नेटवर्क के सामने यह एक आत्मनिर्भर असिस्टेंट के रूप में आता है, जिसकी किसी बाहरी प्रदाता पर कोई अनिवार्य निर्भरता नहीं।

मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स कोर

स्पार्स एक्सपर्ट राउटिंग, ताकि मॉडल हर टोकन की लागत बढ़ाए बिना क्षमता बढ़ा सके; यही एक मज़बूत मॉडल की मानक बनावट है।

रिट्रीवल और मेमोरी

दीर्घकालिक मेमोरी और रिट्रीवल मॉडल को एक प्रॉम्प्ट से आगे टिकाऊ संदर्भ देते हैं।

टूल उपयोग और एजेंट

मॉडल टूल बुलाता है और बहु-चरणीय एजेंट चलाता है, ताकि वह सिर्फ़ जवाब देने के बजाय पूरा काम कर सके।

विशेषज्ञ हेड

उन मोर्चे वाले कामों के लिए डोमेन-विशेष हेड, जहाँ Hylon साबित तौर पर पहला बनना चाहता है।

बनावट से गोपनीयता

आपका संदर्भ आपके डिवाइस पर ही रहता है

पर्सनल AI आपके संदेशों, फ़ाइलों और आदतों से लोकल रूप से सीखता है। कच्चा डेटा डिवाइस से कभी बाहर नहीं जाता। नेटवर्क जिससे सीखता है वह सिग्नल है, डेटा नहीं: फ़ेडरेटेड लर्निंग, डिफ़रेंशियल प्राइवेसी और सुरक्षित एग्रीगेशन के ज़रिए साझा किए गए गोपनीयता-रक्षक मॉडल अपडेट, ताकि किसी एक व्यक्ति की पहचान दोबारा खड़ी न की जा सके।

हम गोपनीयता को एक इंजीनियरिंग गारंटी और एक दस्तावेज़ी क़ानूनी रुख़ मानते हैं, जिसकी सुरक्षा मेंबरशिप इनफ़रेंस और मॉडल इनवर्ज़न के ख़िलाफ़ परखी जाती है। हम क़ानून से बाहर होने का दावा नहीं करते। हम उसके भीतर टिकने लायक़ बने हैं।

डेटा प्रवाह, ऊपर की ओर
01डिवाइस पर कच्चा डेटा; पर्सनल AI सीखता है
02लोकल अपडेट डिफ़रेंशियल प्राइवेसी का शोर जोड़ा गया
03सुरक्षित एग्रीगेशन सर्वर सिर्फ़ योग देखता है
04ग्लोबल मॉडल किसी व्यक्ति की पहचान दोबारा खड़ी नहीं की जा सकती
विकेंद्रीकृत कंप्यूट

दो स्तर, सिर्फ़ सत्यापित काम

भूगोल और स्वामित्व से विकेंद्रीकृत, इस ढोंग से नहीं कि फ़ोन ट्रेनिंग कर सकते हैं। बैंडविड्थ की समस्या लो-कम्युनिकेशन ट्रेनिंग ने हल की; असली पहाड़ कुल कंप्यूट है।

स्तर 1

GPU क्लस्टरों पर ट्रेनिंग

डेटासेंटर-श्रेणी के GPU: एक DAO-स्वामित्व वाला कोर और स्टेक किए हुए ऑपरेटर, इंटरनेट पर लो-कम्युनिकेशन ट्रेनिंग से समन्वित, जो नेटवर्क की ज़रूरत को कई गुना घटा देती है। बैंडविड्थ हल हो चुकी है; असली सीमाएँ मेमोरी और कुल कंप्यूट हैं।

स्तर 2

डिवाइस वही करते हैं जो वे कर सकते हैं

लक्ष्य: दस लाख फ़ोन, PC और Mac, जो इनफ़रेंस सर्व करें, डिवाइस पर वैयक्तिकरण करें, रीइन्फ़ोर्समेंट सिग्नल स्कोर करें और डेटा का योगदान दें। लाइव नोड बीटा सत्यापित बेंचमार्क और सत्यापन के काम से शुरू होता है। हमेशा सत्यापित; बेकार अपटाइम का कभी इनाम नहीं।

सत्यापन

भुगतान असली नतीजे का, अपटाइम का नहीं

इनफ़रेंस

ऐक्टिवेशनों की लोकैलिटी-सेंसिटिव हैशिंग पुष्टि करती है कि नोड ने सचमुच मॉडल चलाया, उसे दोबारा चलाने की लागत के एक अंश में।

ट्रेनिंग

अलग रखे गए बैचों पर आर्थिक और सांख्यिकीय स्कोरिंग, साथ में रिडंडेंसी, बेईमान या घटिया योगदान पकड़ लेती है।

उच्च आश्वासन

जहाँ ग्राहक को हार्डवेयर गारंटी चाहिए, वहाँ ट्रस्टेड एग्ज़ीक्यूशन एनवायरनमेंट संवेदनशील वर्कलोड को अटेस्ट करते हैं।

उद्देश्यों का पदानुक्रम
लेवल 0
सत्य, सुरक्षा, ईमानदारी, सत्यनिष्ठा। अटल।
लेवल 1
प्राथमिक उद्देश्य। स्थिर।
लेवल 2
क्षमताएँ। अनुकूलन-योग्य।
लेवल 3
मेट्रिक्स। सिर्फ़ संकेतक।
स्व-सुधार

यह खुद को बेहतर बनाता और खुद रिलीज़ करता है, सुरक्षा-सीमाओं के भीतर

एक स्वचालित शोध लूप रेसिपी सुझाता है, सस्ते प्रयोग चलाता है और अगला उम्मीदवार ट्रेन करता है। जब कोई चैलेंजर एक तय गेट सूट पर लाइव मॉडल को साबित तौर पर हरा देता है और हर सुरक्षा जाँच पार कर लेता है, तो वह अपने आप एक नए नामित संस्करण के रूप में पदोन्नत होता है, शैडो से पूर्ण रोलआउट तक जाता है, स्वचालित रोलबैक के साथ, और सब कुछ ऑन-चेन दर्ज होता है।

साफ़ बात

लेवल ज़ीरो की बुनियादें खुद से बदली नहीं जा सकतीं, और आख़िरी रिलीज़ गेट तथा किल स्विच एक सुरक्षा परिषद के पास हैं। महत्वाकांक्षा अधिकतम है; नुक़सान का दायरा सीमित।

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इस पेज की हर व्यवस्था Hylon व्हाइटपेपर में आरेखों के साथ गहराई से बताई गई है।

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