Hoe Hylon werkt

Eén AI, vijf lagen, een miljoen apparaten

Data stroomt omhoog als privacyvriendelijk signaal, nooit als ruwe inhoud. Elke laag heeft een eigen verantwoordelijkheid en een eigen vertrouwensgrens, van het fysieke substraat tot het onveranderlijke toezichtsvlak.

Architectuur

Het systeem met vijf lagen

Laag 5
Veiligheids- en emergentiemonitor

Het onveranderlijke toezichtsvlak. Verifieert bij elke stap de Level 0-fundamenten, let op opkomende capaciteiten en het bespelen van doelfuncties, en houdt de laatste releasegate en de noodstop in handen. Het systeem dat het bewaakt, kan het niet wijzigen.

Laag 4
Zelfverbeteringsmotor

De geautomatiseerde onderzoekslus plus de champion-challenger-release. Goedkope experimenten vinden het recept; gevalideerde recepten zetten de dure runs in gang. Een challenger wordt alleen gepromoveerd op marge, significantie en nul veiligheidsregressies.

Laag 3
Soeverein model, de kern van Hylon

Het globale model: een mixture-of-experts-kern met een router, retrieval en langetermijngeheugen, tool use, agentorkestratie en specialistische heads. Getraind op het GPU-niveau en gedistilleerd naar de Persoonlijke AI's.

Laag 2
De Persoonlijke AI-laag

Een compact model per gebruiker, op het apparaat zelf. Leert je context lokaal, verzorgt privé-inferentie, personaliseert en stuurt alleen privacyvriendelijk geleerd signaal omhoog.

Laag 1
Apparaatsubstraat

Een hardware-onafhankelijke runtime op telefoons, pc's, Macs en GPU-nodes. Gemeten en geverifieerde rekenkracht. Ruwe gebruikersdata leeft en sterft hier: de harde privacygrens.

Soevereine stack

Het doet alles zelf

Van binnen is Hylon een systeem, zoals elke sterke AI. Naar jou en naar het netwerk toe presenteert het zich als één zelfstandige assistent, zonder harde afhankelijkheid van een externe aanbieder.

Mixture-of-experts-kern

Sparse expert routing, zodat het model capaciteit opschaalt zonder elk token op te schalen: de standaardvorm van een sterk model.

Retrieval en geheugen

Langetermijngeheugen en retrieval geven het model duurzame context die verder reikt dan één prompt.

Tool use en agents

Het model roept tools aan en orkestreert agents over meerdere stappen, zodat het de hele klus kan klaren in plaats van te antwoorden vanuit een hokje.

Specialistische heads

Domeinspecifieke heads voor de bruggenhoofdtaken waarin Hylon aantoonbaar de eerste wil zijn.

Privacy by design

Jouw context blijft op je apparaat

De Persoonlijke AI leert lokaal van je berichten, bestanden en gewoonten. Ruwe data verlaat het apparaat nooit. Waar het netwerk van leert is signaal, geen data: privacyvriendelijke modelupdates, gedeeld via federated learning met differential privacy en secure aggregation, zodat geen enkel individu te reconstrueren is.

We behandelen privacy als een technische garantie en een gedocumenteerde juridische positie, met verdedigingen die getoetst zijn tegen membership inference en modelinversie. We beweren niet dat we buiten de wet staan. We zijn erbinnen verdedigbaar.

Datastroom, omhoog
01Op het apparaat ruwe data, de Persoonlijke AI leert
02Lokale update differential privacy-ruis toegevoegd
03Secure aggregation de server ziet alleen de som
04Globaal model geen individu te reconstrueren
Gedecentraliseerde rekenkracht

Twee niveaus, alleen geverifieerd werk

Gedecentraliseerd door geografie en eigendom, niet door te doen alsof telefoons kunnen trainen. Het bandbreedteprobleem is opgelost met communicatiearm trainen; de berg is de totale rekenkracht.

Niveau 1

Training op GPU-clusters

GPU's van datacenterklasse, een kern in handen van de DAO plus operators met stake, gecoördineerd over het internet met communicatiearm trainen dat de netwerkbehoefte met ordes van grootte verkleint. Bandbreedte is opgelost; geheugen en totale rekenkracht zijn de echte grenzen.

Niveau 2

Apparaten doen wat ze kunnen

Het doel: een miljoen telefoons, pc's en Macs die inferentie serveren, op het apparaat personaliseren, versterkingssignaal scoren en data bijdragen. De live node-bèta begint met geverifieerd benchmark- en verificatiewerk. Altijd geverifieerd, nooit beloond voor het enkel aanstaan.

Verificatie

Betalen voor echte output, niet voor uptime

Inferentie

Locality sensitive hashing van activaties bewijst dat een node het model echt heeft gedraaid, voor een fractie van de kosten van opnieuw draaien.

Training

Economische en statistische scoring op achtergehouden batches, plus redundantie, vangen oneerlijke of zwakke bijdragen af.

Hoge zekerheid

Trusted execution environments attesteren gevoelige workloads waar een klant een hardwaregarantie nodig heeft.

Doelhiërarchie
Level 0
Waarheid, veiligheid, eerlijkheid, integriteit. Onveranderlijk.
Level 1
Primaire doelen. Vast.
Level 2
Capaciteiten. Optimaliseerbaar.
Level 3
Metrieken. Alleen indicatoren.
Zelfverbetering

Het verbetert en publiceert zichzelf, binnen vangrails

Een geautomatiseerde onderzoekslus stelt recepten voor, draait goedkope experimenten en traint de volgende kandidaat. Zodra een challenger het live model aantoonbaar verslaat op een vaste gatesuite en door elke veiligheidscontrole komt, wordt hij automatisch gepromoveerd tot een nieuwe genoemde versie, uitgerold van shadow naar volledig met automatische rollback, on-chain vastgelegd.

Het eerlijke verhaal

De Level 0-fundamenten kunnen niet door het systeem zelf worden aangepast, en een veiligheidsraad houdt de laatste releasegate en een noodstop in handen. De ambitie is maximaal; de schade blijft begrensd.

Lees de volledige technische whitepaper

Elk mechanisme op deze pagina staat tot in detail gespecificeerd, met diagrammen, in de Hylon-whitepaper.

Lees de whitepaperDraai een node