Как работает Hylon

Один ИИ, пять слоёв, миллион устройств

Данные поднимаются вверх как сохраняющий приватность сигнал, никогда как сырое содержимое. У каждого слоя своя зона ответственности и своя граница доверия: от физического субстрата до неизменяемого надзорного контура.

Архитектура

Система из пяти слоёв

Слой 5
Монитор безопасности и эмерджентности

Неизменяемый надзорный контур. Проверяет основания нулевого уровня на каждом шаге, следит за появлением новых способностей и попытками обыграть цели, держит финальный допуск к релизу и аварийный выключатель. Система, которую он контролирует, не может его изменить.

Слой 4
Движок самосовершенствования

Автоматизированный исследовательский цикл плюс релиз «чемпион против претендента». Дешёвые эксперименты находят рецепт; проверенные рецепты запускают дорогие прогоны. Претендент продвигается только при победе с запасом, статистической значимости и нуле регрессий безопасности.

Слой 3
Суверенная модель, ядро Hylon

Глобальная модель: ядро на смеси экспертов с маршрутизатором, поиском и долговременной памятью, использованием инструментов, оркестрацией агентов и специализированными головами. Обучается на GPU-уровне и дистиллируется в персональные ИИ.

Слой 2
Слой персонального ИИ

Компактная модель на устройстве у каждого пользователя. Локально изучает ваш контекст, обслуживает приватный инференс, персонализируется и отправляет наверх только сохраняющий приватность обученный сигнал.

Слой 1
Субстрат устройств

Абстрагированная от железа среда исполнения на телефонах, ПК, Mac и GPU-узлах. Измеряемые и проверяемые вычисления. Сырые данные пользователя живут и умирают здесь: это жёсткая граница приватности.

Суверенный стек

Он всё делает сам

Внутри Hylon устроен как система, подобно любому сильному ИИ. Для вас и для сети он выступает единым самодостаточным ассистентом без жёсткой зависимости от какого-либо внешнего провайдера.

Ядро на смеси экспертов

Разреженная маршрутизация по экспертам: модель наращивает ёмкость, не тратя её на каждый токен. Стандартная форма сильной модели.

Поиск и память

Долговременная память и поиск дают модели устойчивый контекст за пределами одного промпта.

Инструменты и агенты

Модель вызывает инструменты и оркестрирует многошаговых агентов, поэтому доводит дело до конца, а не просто отвечает в окне чата.

Специализированные головы

Головы под конкретные домены для ключевых задач, в которых Hylon намерен быть доказуемо первым.

Приватность по замыслу

Ваш контекст остаётся на вашем устройстве

Персональный ИИ учится на ваших сообщениях, файлах и привычках локально. Сырые данные никогда не покидают устройство. Сеть учится не на данных, а на сигнале: сохраняющих приватность обновлениях модели, которые передаются через федеративное обучение с дифференциальной приватностью и безопасной агрегацией, так что восстановить отдельного человека невозможно.

Мы относимся к приватности как к инженерной гарантии и задокументированной правовой позиции: защита проверяется против атак на определение членства и инверсию модели. Мы не заявляем, что стоим вне закона. Мы защитимы внутри него.

Поток данных, снизу вверх
01На устройстве сырые данные, персональный ИИ учится
02Локальное обновление добавлен шум дифференциальной приватности
03Безопасная агрегация сервер видит только сумму
04Глобальная модель ни один человек не восстановим
Децентрализованные вычисления

Два уровня, только проверенная работа

Децентрализация по географии и владению, а не притворство, что телефоны обучают модели. Проблему пропускной способности решило обучение с низким объёмом коммуникации; гора, на которую предстоит взойти, это совокупные вычисления.

Уровень 1

Обучение на GPU-кластерах

GPU датацентрового класса: ядро во владении DAO плюс операторы со стейком, координация через интернет с обучением с низким объёмом коммуникации, которое сокращает сетевые требования на порядки. Пропускная способность решена; реальные пределы задают память и совокупные вычисления.

Уровень 2

Устройства делают то, что им по силам

Цель: миллион телефонов, ПК и Mac, которые обслуживают инференс, персонализируются на устройстве, оценивают сигнал подкрепления и делятся данными. Живая бета узла начинается с проверяемых бенчмарков и верификационной работы. Всегда с проверкой, никогда за простой в онлайне.

Верификация

Платим за реальный результат, а не за аптайм

Инференс

Локально-чувствительное хеширование активаций подтверждает, что узел действительно запускал модель, за долю стоимости повторного прогона.

Обучение

Экономическая и статистическая оценка на отложенных батчах плюс избыточность ловят нечестные или некачественные вклады.

Высокие гарантии

Доверенные среды исполнения аттестуют чувствительные нагрузки там, где заказчику нужна аппаратная гарантия.

Иерархия целей
Уровень 0
Истина, безопасность, честность, целостность. Неизменяемо.
Уровень 1
Первичные цели. Зафиксированы.
Уровень 2
Способности. Оптимизируемы.
Уровень 3
Метрики. Только индикаторы.
Самосовершенствование

Он улучшает и выпускает себя сам, в жёстких рамках

Автоматизированный исследовательский цикл предлагает рецепты, гоняет дешёвые эксперименты и обучает следующего кандидата. Когда претендент доказуемо обходит действующую модель на фиксированном наборе тестов и проходит каждую проверку безопасности, он автоматически становится новой именованной версией: выкат от теневого до полного с автооткатом и записью в блокчейн.

Начистоту

Основания нулевого уровня не поддаются самоизменению, а совет по безопасности держит финальный допуск к релизу и аварийный выключатель. Амбиция максимальна; радиус поражения ограничен.

Читать полный технический whitepaper

Каждый механизм с этой страницы описан подробно и с диаграммами в whitepaper Hylon.

Читать whitepaperЗапустить узел