Cách Hylon vận hành

Một AI, năm tầng, một triệu thiết bị

Dữ liệu đi lên dưới dạng tín hiệu bảo toàn quyền riêng tư, không bao giờ là nội dung thô. Mỗi tầng có một trách nhiệm riêng và một ranh giới tin cậy riêng, từ nền vật lý cho tới tầng giám sát bất biến.

Kiến trúc

Hệ thống năm tầng

Tầng 5
Giám sát an toàn và năng lực trỗi dậy

Tầng giám sát bất biến. Kiểm chứng các nền tảng Cấp 0 ở mọi bước, theo dõi sự trỗi dậy của năng lực mới và hành vi lách mục tiêu, đồng thời nắm cổng phát hành cuối cùng và công tắc ngắt khẩn cấp. Nó không thể bị chỉnh sửa bởi chính hệ thống mà nó giám sát.

Tầng 4
Cỗ máy tự cải tiến

Vòng lặp nghiên cứu tự động cộng với cơ chế phát hành đương nhiệm thách đấu. Thí nghiệm rẻ tìm ra công thức; công thức đã kiểm chứng mới kích hoạt các đợt chạy tốn kém. Một mô hình thách đấu chỉ được thăng hạng khi thắng có cách biệt, có ý nghĩa thống kê và không có bất kỳ thoái lui an toàn nào.

Tầng 3
Mô hình có chủ quyền, phần lõi của Hylon

Mô hình toàn cục: lõi mixture of experts với bộ định tuyến, truy xuất và bộ nhớ dài hạn, khả năng dùng công cụ, điều phối agent và các đầu chuyên biệt. Được huấn luyện trên bậc GPU và chưng cất xuống các AI Cá nhân.

Tầng 2
Tầng AI Cá nhân

Một mô hình gọn trên thiết bị cho mỗi người dùng. Học ngữ cảnh của bạn tại chỗ, phục vụ suy luận riêng tư, cá nhân hóa, và chỉ đẩy lên trên tín hiệu đã học có bảo toàn quyền riêng tư.

Tầng 1
Nền thiết bị

Một môi trường chạy trừu tượng hóa phần cứng trên điện thoại, PC, máy Mac và các node GPU. Tính toán được đo đếm và xác minh. Dữ liệu thô của người dùng sống và chết tại đây, ranh giới riêng tư cứng.

Bộ nền tảng chủ quyền

Nó tự làm mọi thứ

Bên trong, Hylon là cả một hệ thống, như mọi AI mạnh. Với bạn và với mạng lưới, nó hiện diện như một trợ lý khép kín duy nhất, không phụ thuộc cứng vào bất kỳ nhà cung cấp bên ngoài nào.

Lõi mixture of experts

Định tuyến chuyên gia thưa giúp mô hình mở rộng dung lượng mà không tốn thêm tính toán cho từng token, hình hài chuẩn mực của một mô hình mạnh.

Truy xuất và bộ nhớ

Bộ nhớ dài hạn và truy xuất cho mô hình ngữ cảnh bền vững vượt ra ngoài một câu lệnh đơn lẻ.

Dùng công cụ và agent

Mô hình gọi công cụ và điều phối các agent nhiều bước, nên nó làm trọn cả việc thay vì chỉ trả lời trong một khung chat.

Các đầu chuyên biệt

Các đầu chuyên biệt theo lĩnh vực cho những tác vụ mũi nhọn mà Hylon đặt mục tiêu dẫn đầu một cách chứng minh được.

Riêng tư từ thiết kế

Ngữ cảnh của bạn ở lại trên thiết bị của bạn

AI Cá nhân học từ tin nhắn, tệp và thói quen của bạn ngay tại chỗ. Dữ liệu thô không bao giờ rời thiết bị. Thứ mạng lưới học được là tín hiệu, không phải dữ liệu: các bản cập nhật mô hình có bảo toàn quyền riêng tư, chia sẻ qua học liên kết với quyền riêng tư vi phân và tổng hợp an toàn, để không một cá nhân nào có thể bị tái dựng.

Chúng tôi xem quyền riêng tư là một bảo đảm kỹ thuật và một lập trường pháp lý thành văn, với các lớp phòng vệ được kiểm định trước tấn công suy diễn thành viên và đảo ngược mô hình. Chúng tôi không tự nhận đứng ngoài pháp luật. Chúng tôi được xây để đứng vững trong khuôn khổ của nó.

Dòng dữ liệu, chiều đi lên
01Trên thiết bị dữ liệu thô, AI Cá nhân học tại chỗ
02Cập nhật cục bộ đã thêm nhiễu quyền riêng tư vi phân
03Tổng hợp an toàn máy chủ chỉ thấy tổng gộp
04Mô hình toàn cục không cá nhân nào tái dựng được
Tính toán phi tập trung

Hai bậc, chỉ công việc đã xác minh

Phi tập trung theo địa lý và quyền sở hữu, không phải bằng cách giả vờ điện thoại huấn luyện được mô hình. Bài toán băng thông đã được giải bằng huấn luyện ít giao tiếp; ngọn núi phải vượt là tổng lượng tính toán.

Bậc 1

Huấn luyện trên các cụm GPU

GPU cấp trung tâm dữ liệu, một lõi thuộc sở hữu DAO cộng với các nhà vận hành đã stake, phối hợp qua internet bằng huấn luyện ít giao tiếp giúp giảm nhu cầu mạng xuống nhiều bậc độ lớn. Băng thông đã được giải quyết; bộ nhớ và tổng lượng tính toán mới là giới hạn thật.

Bậc 2

Thiết bị làm những gì chúng làm được

Mục tiêu: một triệu điện thoại, PC và máy Mac phục vụ suy luận, cá nhân hóa trên thiết bị, chấm điểm tín hiệu học tăng cường và đóng góp dữ liệu. Bản beta node hiện tại bắt đầu với công việc benchmark và xác minh đã được kiểm chứng. Luôn được xác minh, không bao giờ trả thưởng cho thời gian bật máy chờ không.

Xác minh

Trả cho kết quả thật, không trả cho thời gian bật máy

Suy luận

Băm nhạy cục bộ trên các giá trị kích hoạt xác nhận node đã thật sự chạy mô hình, với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với việc chạy lại.

Huấn luyện

Chấm điểm theo kinh tế và thống kê trên các lô dữ liệu giữ lại, cộng với cơ chế dư thừa, bắt được những đóng góp gian dối hoặc kém chất lượng.

Bảo đảm cao

Môi trường thực thi tin cậy chứng thực các khối lượng công việc nhạy cảm khi khách hàng cần một bảo đảm ở mức phần cứng.

Phân cấp mục tiêu
Cấp 0
Sự thật, an toàn, trung thực, chính trực. Bất biến.
Cấp 1
Các mục tiêu chính. Cố định.
Cấp 2
Năng lực. Có thể tối ưu.
Cấp 3
Chỉ số. Chỉ mang tính tham chiếu.
Tự cải tiến

Nó tự cải tiến và tự phát hành, trong khuôn khổ rào chắn

Một vòng lặp nghiên cứu tự động đề xuất công thức, chạy các thí nghiệm chi phí thấp và huấn luyện ứng viên kế tiếp. Khi một mô hình thách đấu chứng minh được là vượt mô hình đang phục vụ trên một bộ bài kiểm tra cổng cố định và qua mọi kiểm tra an toàn, nó tự động được thăng hạng thành một phiên bản mới có tên riêng, triển khai từ chế độ shadow tới toàn mạng với cơ chế tự hoàn tác, và được ghi nhận on-chain.

Lời nói thẳng

Các nền tảng Cấp 0 không thể bị hệ thống tự chỉnh sửa, và một hội đồng an toàn nắm cổng phát hành cuối cùng cùng công tắc ngắt khẩn cấp. Tham vọng là tối đa; bán kính sát thương được khoanh vùng.

Đọc toàn bộ whitepaper kỹ thuật

Mọi cơ chế trên trang này đều được đặc tả chi tiết, kèm sơ đồ, trong whitepaper của Hylon.

Đọc whitepaperChạy node