Проблема: квадратичная стоимость и непрозрачность ИИ
Классические плотные слои и трансформеры требуют O(d²) параметров на каждый слой и гигабайты видеопамяти, что делает невозможным детерминированный on-device инференс и верификацию.
Квадратичный рост матриц O(d²)
При росте размерности состояния d до 512–4096 плотные матрицы смешивания W_mix поглощают до 87% всех параметров модели, создавая бутылочное горлышко памяти.
Отсутствие математической прозрачности
В современных LLM-пайплайнах невозможно пошагово верифицировать градиенты каждого оператора или гарантировать бит-в-бит детерминированный вывод на разных устройствах.
Разрыв между Cloud-обучением и Edge-инференсом
Крупные модели требуют постоянного подключения к облачным GPU даже для базовых когнитивных и агентных задач, увеличивая задержку (latency) и стоимость инференса.
Решение: Архитектура Project ATLAS
Полностью самостоятельное ядро на C++20: спектральные преобразования Уолша–Адамара и Фурье вместо тяжёлых матриц, собственное автодифференцирование и мультимодальные волновые модули.
Волновая языковая модель (AtlasLM)
Генеративная модель с размерностью волны d=512, низкоранговой проекцией P=64, затухающей фазовой памятью и собственным оптимизатором Adam.
Аналитические градиенты и Autodiff
Ручной BPTT для всех спектральных и комплексных операторов + собственный графовый движок автоматического дифференцирования с проверкой конечными разностями.
Когнитивный резонатор и Память
Связка CognitiveReasoner, морфологического анализатора WaveMorpho, зрительного модуля WaveVision и векторно-спектрального банка знаний KnowledgeBank.
Аппаратное ускорение C++20
Прямое использование BLAS/vDSP (Apple Accelerate) и SIMD без накладных расходов Python-интерпретатора или внешних нейросетевых ран-таймов.
Ключевые технологические инновации ATLAS
Математические механизмы, реализованные и протестированные в исходном коде C++20
Спектральное смешивание без матрицы W_mix
Замена плотной матрицы W_mix (d×d) на самосопряжённое быстрое преобразование Уолша–Адамара (FWHT) с диагональным фильтром w_spec. Экономия 87% параметров при d=512 (40 456 вместо 302 600 float32) при точности 99.5%.
OFDM-фильтрация поднесущих в частотной области
Унитарное преобразование Фурье FFT → комплексный фильтр поднесущих H(f) = H_re + i·H_im → обратное IFFT. Сохраняет энергию сигнала по теореме Парсеваля (ошибка 1.7×10⁻⁸) и даёт 100% точность на задаче чётности.
Комплексная фазовая динамика и интерференция
Изоморфное представление вещественного состояния как d/2 комплексных осцилляторов с унитарным фазовым вращением R(θ) в декартовых координатах и управляемой конструктивной/деструктивной интерференцией.
Тернарная квантовка с Clipped STE
Дискретная проекция состояния в {-1, 0, +1} по адаптивному порогу τ с обратным распространением градиента через Clipped Straight-Through Estimator (100% точность валидации при d=64).
Интерактивная песочница ATLAS (Live Demo)
Протестируйте диалоговое рассуждение, математический решатель, выбор действий (Grounded Action) и порог безопасности (Confidence Gate τ=0.85) с визуализацией волнового состояния в реальном времени.
PureFWHT за O(d log d), частотный фильтр OFDMWavefield и порог уверенности τ = 0.85. Выберите быстрый сценарий ниже или введите свой запрос.
Экспериментальные результаты и бенчмарки
Все показатели воспроизводятся локально командой ctest --test-dir build-release (18/18 тестовых наборов пройдено)
Верификация градиентов и устойчивость к шуму: Относительное расхождение аналитических градиентов с численными конечными разностями составляет менее 0.0017 для PureFWHT и менее 0.0009 для комплексного фильтра OFDMWavefield. На задачах с высоким гауссовым шумом (σ ∈ {0.80, 1.00}) спектральное ядро ATLAS превосходит классический 2-слойный MLP (96.0% против 84.0%), сохраняя детерминизм на 10/10 генераторных сидах.
Дорожная карта разработки
Путь от верифицированного математического ядра до облачного претрейна в Google Cloud
Phase 4 — Базовое ядро и BWC
Выполнено. Спецификация OP-01…OP-06, аналитический BPTT, тернарная квантовка BWC, бит-в-бит воспроизводимость (10/10 сидов).
Phase 5 (Stages 1–3) — Комплексная память
Выполнено. Комплексные состояния R^d ≅ C^(d/2), фазовое вращение, интерференция, пошаговая и поканальная адаптивная память.
Phase 5 Stage 4 — PureFWHT, OFDM и AtlasLM
Выполнено. Безматричное смешивание PureFWHT (d=512/1024), субполосный фильтр OFDMWavefield, волновая языковая модель AtlasLM и когнитивное ядро (18/18 тестов).
Phase 6 — Масштабирование в Google Cloud
Текущий этап (с грантом Google). Обучение глубоких многослойных волновых моделей (d=4096+) на Google Cloud GPU/TPU и публикация открытых бенчмарков.
Почему ATLAS заслуживает поддержки Google
Как мы используем инфраструктуру Google Cloud и создаём ценность для экосистемы AI
Масштабирование на Google Cloud GPU / TPU
Операторы PureFWHT и OFDM обладают сложностью O(d log d) и идеально ложатся на тензорные и векторные блоки в Google Compute Engine и Vertex AI для обучения моделей с d ≥ 4096.
Гибридная архитектура Cloud-to-Edge
Масштабное обучение и компиляция банков знаний происходят в Google Cloud, а компактные тернарные и спектральные чекпойнты (.atls) мгновенно работают локально на клиентских устройствах.
Фундаментальная исследовательская новизна
ATLAS исследует пост-трансформерные спектрально-волновые архитектуры (FWHT, OFDM, комплексные осцилляторы) с 100% математической верификацией каждого градиента.
Интерпретируемый и безопасный ИИ
Прозрачная энергетическая оценка уверенности (Confidence Gate τ=0.85), детерминированный вывод и изолированная песочница инструментов (ToolSandbox) предотвращают галлюцинации.