Programa de pesquisa
Estado que aprende
a evoluir.
Aletheion State Models investiga modelos causais que comprimem o histórico em um estado persistente e aprendem como esse estado muda a cada novo token.
Perguntas abertas
O programa existe para medir, não para presumir.
Scaling
Os ganhos observados em modelos menores persistem quando parâmetros, dados e diversidade aumentam?
Memória
Que mecanismos permitem preservar contexto útil sem armazenar todo o histórico?
Geometria
Quando a geometria relacional melhora a transição, e quando apenas adiciona custo?
Eficiência
Onde estão os pontos de crossover entre qualidade por token e qualidade por hora de GPU?
Linha do tempo
DRM → ASM
A origem teórica permanece documentada, enquanto a arquitetura segue as evidências experimentais.
Directional Relational Manifolds
A hipótese geométrica introduz dimensão efetiva variável, transições direcionais e memória dependente do caminho.
DRM Language Emitter
A teoria é traduzida para um emissor causal experimental com estado latente, campo direcional, fluxo e métrica.
Da hipótese à família ASM
Mecanismos são removidos ou isolados. Controles diretos e memória seletiva revelam que nem toda geometria explícita é necessária.
Promoção do ASM-R
Três seeds até 100M confirmam o ASM-R como arquitetura principal para qualidade por token; ASM-S permanece orientado à eficiência.
Transformer pareado
Em 100M tokens e seed 1, o baseline pareado lidera CE, throughput e tempo de treino. A confirmação multiseed continua aberta.
ASM-C até 32K
A inferência compacta limita cache, VRAM e custo incremental; o gate MQAR curto falha e impede alegações de memória longa.
ASM 1B
A campanha propõe corrigir inferência, medir custo real e escalar por etapas até aproximadamente 1B parâmetros.
Arquiteturas
Cinco frentes para testar estado e inferência
ASM-R
Transição contextual direta condicionada por geometria relacional. Arquitetura principal promovida para qualidade por token entre as variantes ASM.
Ver model card →ASM-C
Forma de inferência streaming compacta do ASM-R. Reutiliza os mesmos pesos e limita o estado incremental a um bloco local e ao estado causal concluído.
Ver model card →ASM-S
Arquitetura sem geometria explícita, concentrada em memória seletiva. Variante preservada para eficiência entre os modelos ASM.
Ver model card →ASM-F
Variante geométrica com frame direcional normalizado pela métrica. A geração 1 foi invalidada em multiseed; uma versão estabilizada requer novo experimento.
Ver model card →ASM-X
Arquitetura DRM explícita preservada como referência histórica e experimental da teoria.
Ver model card →Em andamento
Do streaming compacto à próxima escala
- Fazer o ASM-C atingir pelo menos 80% no controle MQAR curto antes de interpretar retenção longa.
- Confirmar o comparativo ASM-R × Transformer em múltiplas seeds.
- Medir prefill, decode, memória, tempo e energia em protocolos externos.
- Executar ASM-F geração 2 separadamente, com proteção e monitoramento de finitude.
- Treinar pilotos maiores somente após os gates de qualidade, memória e eficiência.
Roadmap científico
Replicar → escalar → comparar → publicar.
O marco principal não é processar o maior número possível de tokens. É produzir uma conclusão que sobreviva à revisão do protocolo, dos artefatos e das limitações.