Dweve Loom Systemkarte
Technische Spezifikation für Dweve Loom: Ein spärliches Mixture-of-Experts-System mit 456 Produktionsexpertenmodulen (528 insgesamt mit 72 im Training), hauptsächlich auf binären Constraint-Netzwerken mit einem kleinen neuronalen Kohärenz-Validator aufgebaut. Vollständige Transparenz bei Fähigkeiten, Architektur, Einschränkungen und Sicherheit.
System Überblick
Loom ist ein spärliches Mixture-of-Experts-System, das auf binärer Constraint-Zufriedenheit statt traditionellen neuronalen Netzwerken basiert. Jede Inferenz ist deterministisch, nachverfolgbar und liefert eine 25× Energieeffizienzsteigerung gegenüber Fließkomma-Implementierungen.
Aktive Entwicklung: 72 Neue Experten im Training
Loom erweitert sich aktiv mit 72 zusätzlichen Expertenmodulen, die derzeit die 57-Schichten-Trainingspipeline durchlaufen. Diese neuen Experten bringen den Gesamtkatalog auf 528 Module und erweitern die Abdeckung über Ingenieurwesen, Sozialwissenschaften, Geisteswissenschaften, angewandte Domänen und KI-Governance. Die Trainingszeitpläne variieren erheblich je nach Domainkomplexität und verfügbaren Constraint-Spezifikationen.
Trainingsfortschritt: Alle 72 Experten durchlaufen die 57-Schichten-Evolutionspipeline. Nach Abschluss wird Loom die umfassendste constraint-basierte Expertenabdeckung über akademische, berufliche und angewandte Domänen bieten.
Binär-Probabilistisches Rechensubstrat
Loom führt alle Inferenzen mit binären Constraints durch. Während der Inferenz finden keine Fließkomma-Berechnungen statt. Nur Bitebenen-Operationen (XNOR, AND, OR, popcount) und Constraint-Satisfaction-Lösung. Diese Architekturwahl bietet Determinismus, Prüfbarkeit und eine 25× Energieeffizienzsteigerung gegenüber Fließkomma-Operationen.
Stochastisches Computing
- 1024-Bit stochastische Bitstreams kodieren Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Populationskodierung: Wert = popcount(bitstream) / 1024
- XNOR + popcount implementiert probabilistische Inferenzoperationen
- Drei parallele LFSRs erzeugen phasendifferenzielle Kodierung
Constraint-Netzwerke
- Endliche Constraint-Sets (je 1024 Bytes) ersetzen Parameterräume
- MaxSAT- und Bit-DP-Solver für Constraint-Zufriedenheit (mit Timeout-Behandlung für unlösbare Fälle)
- Vollständige Herkunft: jede Constraint-Aktivierung nachverfolgbar
- Basierend auf Dweve Core: 1.930 hardwareoptimierte Algorithmen
Architektur Tiefenanalyse
Vierstufige Constraint-Hierarchie
BitTrue, Hamming, PAP (Permuted Agreement Popcount), XOR, Herkunfts-Tracking-Primitive
Logische Kombinationen (AND, OR, NOT) von atomaren Constraints, die Muster bilden
Aufgabenspezifische Sets für Argumentierung, Sprache, Code, Mathematik, Vision
Expertenauswahl, Routing-Logik, Ensemble-Abstimmung, Cross-Experten-Koordination
Expertenorganisation: 10 Spezialisierte Cluster
456 Expertenmodule, organisiert in 10 funktionale Cluster. Jeder Experte enthält Constraint-Sets (2-3,5 Millionen Constraints), Gate-Subsets (50-200 Filter), Hypervektor-Signaturen (65.536-dimensional) und explizite Ausfallmodi.
Spärliches Experten-Routing: Sublineare Auswahl
Erreicht O(log N) Expertenauswahl durch dreistufige Filterhierarchie unter Verwendung der PAP (Permuted Agreement Popcount) Ähnlichkeitsmetrik, einem binären Hamming-ähnlichen Maß zur Erkennung struktureller Muster in Bit-Übereinstimmung.
- • HNSW: O(log N) hierarchische Navigation
- • LSH: 32 Hash-Tabellen mit Kosinus-Ähnlichkeit
- • Inverted Bit Index: Roaring Bitmap-Kompression
- • Ergebnis: Kandidatenpool von ~50 Experten
- • 50-200 schnelle binäre Filter pro Experte
- • Erforderliche Gates: müssen alle bestehen
- • Optionale Gates: gewichtete Bewertung
- • Ergebnis: ~10-15 qualifizierte Experten
- • 2-3,5M Constraints pro Experte
- • Frühzeitige Beendigung bei Zufriedenheit
- • Negative Evidenz sofortiges Versagen
- • Ergebnis: Top 4-8 Experten aktiviert (bis zu 20 für komplexe Abfragen)
57-Schichten Evolutionäres Training
Die 456 Experten von Loom werden durch eine 57-Schichten-Evolutionspipeline produziert, die mehrere Optimierungsstrategien integriert: Populationsinitialisierung, energiebasierte Suche, strukturelle Verfeinerung, parallele Exploration, adaptive Zufälligkeit, Netzwerkstabilisierung und abschließende Konsolidierung über sieben definierte Phasen.
Initialisierung (Schichten 1–8)
Erzeugt diverse anfängliche Constraint-Populationen durch entropiegesteuerte Aussaat und Diversitätseinspeisung, wodurch die Suchraum-Abdeckung für evolutionäre Optimierung maximiert wird.
Energiebasierte Suche (Schichten 9–16)
Verwendet simuliertes Annealing mit kontrollierten Temperaturplänen zur Minimierung der Systemenergie. Die Zufälligkeit nimmt allmählich ab, wodurch das Modell lokale Minima entkommen kann, während es sich auf globale Optima zubewegt.
Strukturelle Verfeinerung (Schichten 17–28)
Optimiert die interne Topologie von Constraint-Netzwerken. Vorteilhafte strukturelle Muster werden verstärkt, während redundante oder instabile Verbindungen beschnitten werden, um Effizienz und Kohärenz zu verbessern.
Parallele Exploration (Schichten 29–40)
Führt gleichzeitige Evaluierung mehrerer Kandidatenlösungen durch probabilistische Suche durch. Erhält hohe Populationsdiversität und Kreuzvalidierung zwischen Constraint-Sets aufrecht.
Explorationskontrolle (Schichten 41–48)
Reguliert das Gleichgewicht zwischen Zufälligkeit und Konvergenz. Adaptive Rausch-Modulation hält die Exploration aktiv, ohne den Fortschritt zu optimalen Konfigurationen zu destabilisieren.
Netzwerkstabilisierung (Schichten 49–54)
Etabliert konsistente Constraint-Interaktionen durch Abhängigkeitsanalyse und Feedback-Korrektur. Gewährleistet die Bildung kohärenter, stabiler Expertennetzwerke.
Abschließende Konsolidierung (Schichten 55–57)
Finalisiert Expertenspezialisierung durch Regularisierung und kontrollierte Varianzbeibehaltung, wodurch 456 robuste und generalisierbare Module produziert werden.
Wichtige Erkenntnis: Dieser mehrphasige Ansatz erhält die Exploration aufrecht, während die strukturelle Kohärenz erhalten bleibt. Jede Phase zielt auf einen bestimmten Optimierungs-Trade-off ab: Exploration vs. Exploitation, lokale vs. globale Suche, Struktur vs. Effizienz und Anpassungsfähigkeit vs. Stabilität.
Warum 57 Schichten Schnell Bleiben
Eine 57-Schichten-Pipeline klingt nach einem Leistungsdesaster. Bei Loom ist dies nicht der Fall, weil die meisten Schichten niemals ausgeführt werden und diejenigen, die ausgeführt werden, auf hardware-nativen binären Operationen laufen.
Binäre Operationen = Hardware-Geschwindigkeit
Jede Schicht läuft auf Bit-Ebenen-Primitiven: XNOR, AND, OR, popcount. Diese werden direkt auf einzelne CPU-Anweisungen mit SIMD-Vektorisierung abgebildet (AVX-512 verarbeitet 512 Bits in einem Zyklus). Keine Fließkomma-Multiplizierer, keine Matrixoperationen, die durch Speicherhierarchien ziehen.
Frühzeitige Beendigung Überall
Die Constraint-Hierarchie von Loom ermöglicht aggressive frühzeitige Beendigung. Atomare Constraints versagen schnell (einzelner Bit-Test). Zusammengesetzte Constraints kurzschließen bei erstem Versagen. Domain-Constraints evaluieren nur, wenn Gates bestehen. Die meisten Abfragen enden nach 4-10 Schichten, nicht 57.
Spärliches Experten-Routing
Nur 4-8 von 456 Experten aktivieren pro Abfrage (98,2% inaktiv). PAP-Ähnlichkeits-Routing ist O(log N), sodass das Hinzufügen weiterer Experten oder tieferer Schichten die Latenz nicht linear erhöht. HNSW-Index verengt sich auf ~50 Kandidaten, Gates filtern auf ~15, vollständige Evaluierung wählt Top-K.
Stochastische Computing-Effizienz
Kontinuierliche Werte werden zu 1024-Bit-Streams, wobei Multiplikation = AND, Addition = XOR. Operationen, die Fließkomma-Einheiten erfordern und 10-100 Zyklen dauern, kollabieren zu Einzel-Zyklus-Bitebenen-Operationen. LFSR-Generierung ist deterministisch und parallelisierbar.
Beispiel-Inferenzpfade
Szenario 1: Einfache Faktenfrage
- • Schichten 1-3: Atomare Constraints (Bit-Tests)
- • Schicht 12: Zusammengesetzte Validierung
- • Experte: Wissensabruf (1 von 456)
- • Verbleibende 53 Schichten: übersprungen
Szenario 2: Mathematische Argumentation
- • Schichten 1-4: Atomar (Symbol-Parsing)
- • Schichten 18-20: Zusammengesetzt (Gleichungsstruktur)
- • Schicht 29: Domain (Algebraischer Manipulator)
- • Experten: 2 aktiv (Algebra + Verifikation)
Szenario 3: Cross-Domain-Analogie
- • Schichten 1-5: Atomare Merkmalsextraktion
- • Schichten 17-22: Strukturell (Domain-Überbrückung)
- • Schichten 35-38: Parallele Suche (analogisch)
- • Experten: 5 aktiv (Biologie, Analogisch, Meta)
Wichtige Erkenntnis: Die 57 Schichten sind keine sequenzielle Pipeline, sondern ein Trainingsrahmen, der spezialisierte Experten erzeugt. Während der Inferenz bedeuten spärliches Routing und frühzeitige Beendigung, dass die effektive Tiefe 4-15 Schichten beträgt, nicht 57. Jede aktive Schicht kostet Nanosekunden, nicht Millisekunden.
Fähigkeiten & Einschränkungen
Kernstärken
- Strukturierte Argumentation: Logik, Planung, Constraint-Zufriedenheit, formale Verifikation, Beweissysteme
- Code-Generierung & Analyse: Programmsynthese, Typ-Prüfung, Optimierung, Debugging, Constraint-Propagation
- Deterministische Systeme: Regulatorische Compliance, sicherheitskritische Anwendungen, vollständige Prüfbarkeit
- Energieeffizienz: Edge-Geräte, batteriebetriebene Systeme, nachhaltige KI-Bereitstellung
- Ensemble-Argumentation: Multi-Experten-Abstimmung, Perspektiv-Aggregation, Unsicherheitsquantifizierung
Bekannte Einschränkungen
- Constraint-Bootstrapping: Anfängliche Constraint-Spezifikation erfordert menschliche Domain-Experten oder externe Lernsysteme zur Wissenssaat; das System kann keine Expertise in völlig neuen Domänen ohne vorherige Constraints bootstrappen
- Präzisionsgrenzen: 1024-Bit stochastisches Computing bietet ~0,1% Präzision; Anwendungen, die ultrahochpräzise kontinuierliche Funktionsapproximation erfordern (jenseits von 64-Bit-Float-Äquivalenz), benötigen traditionelle Fließkomma-Systeme
- Hybride Architektur für kreative Aufgaben: Kreative Generierung verwendet ein neuronales Netzwerk (20,4M Parameter: 20M Embedding-Modell + 394K Classifier) zur Kohärenzvalidierung. Constraint-Netzwerke zeichnen sich durch diskrete logische Argumentation aus; neuronale Netzwerke behandeln kontinuierliche ästhetische Urteile. Dieser hybride Ansatz kombiniert die Stärken beider Architekturen.
Sicherheit & Transparenz
Vollständige Entscheidungsherkunft
Jede Loom-Inferenz ist vollständig nachverfolgbar: welche Experten aktiviert wurden, welche Constraints ausgelöst wurden, welche Solver-Pfade ausgeführt wurden, wie die Antwort abgeleitet wurde. Im Gegensatz zu neuronalen Netzwerken mit Milliarden undurchsichtiger Parameter ermöglicht Loom umfassende Prüfung für regulatorische Compliance und Rechenschaftspflicht.
Deterministische Reproduzierbarkeit
100% Reproduzierbarkeit: identische Eingabe erzeugt immer identische Ausgabe, Bit für Bit. Kein Temperatur-Sampling, kein stochastisches Dropout, kein Nondeterminismus. Kritisch für Sicherheitsanwendungen (medizinisch, finanziell, industriell), wo unvorhersehbares Verhalten inakzeptabel ist.
Explizite Ausfallmodidokumentation
Jeder Experte dokumentiert Ausfallmodi: UNSAT (Constraint-Unzufriedenheit), Timeout, mehrdeutige Eingaben, Out-of-Distribution-Muster. Anstatt selbstbewusst zu halluzinieren, meldet Loom, wenn es Szenarien außerhalb seiner Trainingsverteilung antrifft. Ehrlichkeit über Einschränkungen schafft Vertrauen.
Nachhaltige KI
Binäre Operationen benötigen ~4% der Fließkomma-Energie. Keine GPU-Cluster, keine industrielle Kühlung, kein massiver Stromverbrauch. Läuft auf Standard-CPUs mit Luftkühlung, was Bereitstellung in energiebeschränkten Umgebungen ermöglicht.
Privacy by Design
On-Premise-Bereitstellung ohne externe Datenübertragung. DSGVO-Artikel 25-Compliance eingebaut.
Audit Trails
Constraint-Ebenen-Entscheidungsprotokolle. Jede Aktivierung, Evaluierung und Ausgabe vollständig dokumentiert.
Zertifizierter Determinismus
Mathematische Garantie der Reproduzierbarkeit. Wesentlich für regulierte Branchen.
Technische Spezifikationen
Systemarchitektur
Kernoperationen
Speicher & Arbeitsspeicher
Implementierung
Rust mit SIMD-optimierten binären Operationen (x86: SSE2, AVX2, AVX-512 | ARM: NEON, SVE2), Zero-Copy-Tensor-Sharing, lock-freie gleichzeitige Constraint-Lösung. Basierend auf Dweve Core (1.930 Algorithmen). Enthält native Modalitäts-Adapter (Text, Bild, Audio, kontinuierliche Werte), kreatives Generierungssystem (Meta-Expert Conductor mit 20,4M-Parameter neuralem Kohärenz-Validator) und kontinuierliche Optimierungs-Engine (hybride binär-gradienten Methoden).
Training Daten
Datenquellen & Zusammensetzung
Constraint-Quellen
- Von menschlichen Experten spezifizierte Domain-Constraints (10-50 grundlegende Regeln pro Domain)
- Automatisierte Constraint-Entdeckung durch genetische Programmierung auf Validierungssets
- Muster-Mining aus erfolgreichen Inferenz-Traces
- Transfer Learning aus verwandten Domains
Trainingsmodalitäten
- Text: Multi-Domain-Corpora für Sprachverständnis und Code-Generierung
- Strukturierte Daten: Datenbanken, Wissensgraphen, formale Spezifikationen
- Visuell: Bilddatensätze für Objekterkennung und Szenenverständnis
- Audio: Sprach- und Geräuschklassifizierungsdatensätze
Trainingsmethodik
Das Training von Loom unterscheidet sich von gradientenbasierten neuronalen Netzwerken. Anstatt Milliarden von Fließkomma-Parametern zu optimieren, erzeugt das System diskrete Constraint-Sets durch eine 57-Schichten-Pipeline, die mehrere Optimierungsstrategien kombiniert. Jeder Experte wird unabhängig trainiert und dann durch Shadow-Bereitstellung validiert, bevor er in die Produktion integriert wird.
Beabsichtigte Anwendungsfälle
Primäre Anwendungen
- Sicherheitskritische Systeme: Medizinische Diagnose, Finanz-Compliance, industrielle Steuerung, wo deterministische, prüfbare Entscheidungen obligatorisch sind
- Code-Generierung & Analyse: Programmsynthese, Typ-Prüfung, Optimierung, Debugging mit Constraint-Propagation
- Strukturierte Argumentation: Logikrätsel, Planung, Constraint-Zufriedenheit, formale Verifikation
- Edge-Bereitstellung: Batteriebetriebene Edge-Geräte (8GB+ RAM), nachhaltige KI, wo Energieeffizienz kritisch ist (10-1000× weniger Energie als neuronale Netzwerke)
Außerhalb des Anwendungsbereichs
- Domains ohne vorherige Constraints: Loom erfordert anfängliche Constraint-Spezifikation; kann keine Expertise in völlig neuen Domains von Grund auf bootstrappen
- Ultrahochpräzise Numerik: Anwendungen, die Präzision jenseits von ~0,1% erfordern (1024-Bit stochastisches Computing-Limit), benötigen traditionelle Fließkomma
- Echtzeit-Garantien: Obwohl schnell, variiert die Inferenzzeit mit der Abfragekomplexität; nicht geeignet für harte Echtzeitsysteme mit Mikrosekunden-Deadlines
Beispielanwendungen
Medizinische KI
Diagnostische Argumentation mit vollständigen Audit Trails für regulatorische Compliance. Jede Diagnose nachverfolgbar durch explizite Constraint-Aktivierungen.
Edge Intelligence
Edge-Geräte und verteilte Systeme, die constraint-basierte Inferenz auf Batteriestrom mit minimalem Energieverbrauch ausführen.
Softwareentwicklung
Automatisierte Code-Review, Bug-Erkennung, Optimierungsvorschläge mit erklärbarer Argumentation über Codequalität.
Sicherheit & Ethische Überlegungen
Adversarielle Robustheit
Die constraint-basierte Architektur von Loom bietet inhärente Resistenz gegen bestimmte Angriffsvektoren:
- Keine Gradienten-Angriffe: Binäre Operationen eliminieren gradientenbasierte adversarielle Beispiele
- Explizite Constraints: Verletzungen von Domain-Regeln durch Constraint-Prüfung erkennbar
- Deterministisches Verhalten: Angriffe können stochastische Sampling-Variationen nicht ausnutzen
- Constraint-Manipulation: Gegner, die auf den Constraint-Spezifikationsprozess abzielen, bleiben ein Anliegen
Voreingenommenheit & Fairness
Die Voreingenommenheitsanalyse unterscheidet sich von neuronalen Netzwerken aufgrund constraint-basierter Argumentation:
- Prüfbare Entscheidungen: Jede Entscheidung auf spezifische Constraints zurückführbar, was Voreingenommenheitsidentifikation ermöglicht
- Constraint-Überprüfung: Domain-Experten können problematische Constraints direkt überprüfen und ändern
- Expertenspezifikations-Voreingenommenheit: Von Menschen spezifizierte Constraints können gesellschaftliche Voreingenommenheiten kodieren
- Datenverteilungs-Voreingenommenheit: Automatisch entdeckte Constraints spiegeln Trainingsdaten-Voreingenommenheiten wider
Datenschutz & Datenschutz
Eingebauter Datenschutz
- • On-Premise-Bereitstellung: Keine Daten verlassen Kundeninfrastruktur
- • Deterministische Ausführung: Keine Telemetrie für Debugging erforderlich
- • Minimale Datenspeicherung: Nur Constraint-Aktivierungen protokolliert
- • DSGVO Artikel 25-Compliance: Datenschutz durch Design und Standard
Datenverarbeitung
- • Eingabedaten lokal verarbeitet, niemals extern übertragen
- • Constraint-Protokolle enthalten Entscheidungstraces, keine Rohdaten
- • Benutzerkontrolle über Aufbewahrungsrichtlinien und Audit Trails
- • Kompatibel mit Air-Gapped- und Hochsicherheitsumgebungen
Verantwortliche Bereitstellungspraktiken
Wir empfehlen die folgenden Praktiken für verantwortliche Loom-Bereitstellung:
- Regelmäßige Constraint-Audits durch Domain-Experten zur Identifizierung und Entfernung problematischer Regeln
- Testen auf diversen Datensätzen zur Aufdeckung von Voreingenommenheit vor Produktionsbereitstellung
- Menschliche Aufsicht für High-Stakes-Entscheidungen (medizinische, finanzielle, rechtliche Anwendungen)
- Transparente Kommunikation über Systemfähigkeiten und -einschränkungen an Endbenutzer
- Überwachung des Systemverhaltens in der Produktion zur Erkennung von Verteilungsverschiebungen
- Incident-Response-Verfahren für Constraint-Verletzungen oder unerwartetes Verhalten
Bereitstellung Flexibilität
Skalierbare Architektur
Loom unterstützt flexible Bereitstellung von ressourcenbeschränkten Edge-Geräten bis zu großmaßstäblicher Cloud-Infrastruktur. Die Expertenkatalog-Größe skaliert mit verfügbarem Speicher, von leichtgewichtigen spezialisierten Bereitstellungen bis zu umfassenden vollständigen Katalogen.
Edge-Geräte
Optimierte Experten-Subsets für Edge-Geräte (8GB+ RAM) mit effizienter Stromnutzung
Unternehmensserver
Umfassende Expertenkataloge für On-Premise-Bereitstellung mit vollständiger Prüfbarkeit und Datensouveränität
Cloud-Infrastruktur
Massiv-skalierbare Bereitstellungen mit verteiltem Experten-Routing und hochdurchsatzfähiger paralleler Inferenz
Systemanforderungen
Hardware
- • CPU mit SIMD-Unterstützung (x86: SSE2 Minimum, AVX-512 optimal | ARM: NEON, SVE2)
- • Speicher skaliert mit Expertenkatalog-Größe (konfigurierbar basierend auf Bereitstellungsanforderungen)
- • GPU-Beschleunigung unterstützt, aber nicht erforderlich (nur CPU-Betrieb reduziert Infrastrukturkosten)
- • Standard-Speicher für Experten-Persistenz und Constraint-Daten
Software
- • Plattformübergreifend: Linux, Windows, macOS-Unterstützung
- • Eigenständige Binärdatei mit eingebetteter Rust-Laufzeit
- • Mehrere API-Schnittstellen: REST, gRPC, WebSocket
- • Client-SDKs: Python, JavaScript, Rust, Go
Dokumentation & Ressourcen
Umfassende technische Dokumentation, Integrationsleitfäden und Entwicklerressourcen