ABMN working papers

Read six July 2026 ABMN working papers covering the model-family contract, NER, classification, reranking, lexical retrieval, and one generalisation test.

Six July 2026 ABMN working papers. Each record links authors, abstract and topics; the draft is released on request.

Adaptive Binary Memory Networks

Category
Model family
Authors
Dweve
Draft date

A model family that compiles learning into one artifact: byte-identical on every architecture, with no seeding, and replayable wherever it runs.

Abstract: Adaptive Binary Memory Networks (ABMN) ask a narrow question: can a learned model be fully and truly deterministic on every architecture, with no seeding involved, and does that property survive a change of task? The family answers with a contract rather than a tolerance. ABMNs do not compress or quantize a trained network, they compile it. One build produces the artifact, that artifact is byte identical wherever it is built, and it replays the same decisions on every host that opens it. What is deployed is the model itself, not a floating point checkpoint identified within a numerical error bound. This paper states the contract, the evidence a build has to carry and the limits of what it covers, then holds it across sequence labelling, classification, retrieval reranking and lexical retrieval, and carries it to a structurally different logical learner.

Topics: Deterministic machine learning, Reproducible builds, Cross-architecture portability, Compiled models, Deployment contracts

Read the summary

ABMN-NER

Category
Sequence labelling
Authors
Dweve
Draft date

Deterministic named entity recognition, compiled rather than compressed, and byte-identical on every architecture.

Abstract: ABMN-NER asks whether the ABMN build contract holds for sequence labelling, where every decision depends on the tokens around it and a small difference propagates along the sentence. The terms are the ones the family paper sets out. Nothing is compressed or quantized: learning is compiled into one deployed artifact, that artifact is byte identical on every architecture with no seeding involved, and decoding is exact rather than approximate, so the same text replays the same labelled sequence on any host that opens it. Figures are reported per dataset and per host. On CoNLL-2003, on an Intel i9, the artifact reaches 91.24% F1 and tags 606,000 tokens per second. Further datasets and benchmarks are reported in the paper itself.

Topics: Named entity recognition, Sequence labelling, CoNLL-2003, Deterministic inference, CPU throughput

Read the summary

ABMN-Classification

Category
Text classification
Authors
Dweve
Draft date

Supervised text classification compiled into one artifact: byte-identical across ARM and x86, with no seeding and nothing quantized.

Abstract: ABMN-Classification asks what the build contract costs on ordinary supervised text classification, and whether it survives a change of instruction set. Learning is compiled rather than compressed or quantized: the deployed artifact is the model, one build produces it with no seeding involved, and it replays the same predictions wherever it is opened. Independent builds of all eleven tasks produced byte identical artifacts and identical prediction streams across ARM and x86. Measurements are per dataset and per host. On DBpedia-14, on an Intel i9, the artifact reaches 98.89% accuracy and 98.89% macro F1; on IMDb, on the same host, it sustains 90.75 million tokens per second at 1.38 microjoules per token. The full set of datasets and benchmarks appears in the paper.

Topics: Text classification, MASSIVE, DBpedia-14, Cross-architecture reproducibility, Energy per token

Read the summary

ABMN-Ranking

Category
Information retrieval
Authors
Dweve
Draft date

Deterministic candidate reranking compiled into one artifact, with no dense model in the hot path and the same ordering on every host.

Abstract: ABMN-Ranking asks whether the build contract reaches a stage that is normally served by a dense model: reranking a candidate list. It does not compress or quantize such a model, it replaces the stage with a compiled artifact, so no dense vector or transformer inference runs in the hot path and scoring is exact integer work. One build produces the artifact, no seeding is involved, and the same query returns the same ordering on every architecture that opens it. Figures are per dataset and per host. On SciFact, on an Intel i9, the artifact reaches 0.809 nDCG@10 at 14,059 queries per second, which is 593 microseconds per query. Additional datasets and benchmarks are set out in the paper.

Topics: Retrieval reranking, Search relevance, SciFact, Query latency, Deterministic ranking

Read the summary

ABMN-Relevance

Category
Lexical retrieval
Authors
Dweve
Draft date

Corpus-adaptive lexical retrieval compiled into one artifact, deterministic and identical across architectures without seeding.

Abstract: ABMN-Relevance asks whether the build contract reaches the retrieval stage itself, where the corpus rather than a training run decides what the deployed model contains. The index is compiled into one artifact rather than compressed or quantized, and retrieval over it is deterministic: no seeding is involved, and the same artifact replays the same ranking on every host and every architecture it is opened on. Against a tantivy BM25 baseline over the same collection it returns better ranked results and serves them faster, from a smaller index and a lower resident memory footprint. The measured numbers are held back until the paper publishes. What is claimed here is the contract, and that a lexical retrieval index can be held to it.

Topics: Lexical retrieval, Search indexing, MS MARCO, Index footprint, Replayable retrieval

Read the summary

ABMN-Tsetlin

Category
Logical learning
Authors
Dweve
Draft date

Reproducible binary model compilation carried beyond associative classification to a structurally different logical learner.

Abstract: ABMN-Tsetlin asks whether the build contract is a property of one model family or of the approach behind it. It takes a structurally different logical learner, trained by a different rule, and holds it to the same terms. The trained Tsetlin machine is compiled into one deployed artifact rather than compressed or quantized. Across five image and text tasks that artifact came out byte identical on every architecture, with no seeding involved, and replays the same decisions wherever it is opened. Results are recorded per dataset and per host. On MNIST, on an Intel i9, it reaches 97.61% accuracy from a 40.4 KiB artifact. The paper carries the remaining datasets and benchmark tables.

Topics: Tsetlin machines, Logical learning, MNIST, Image classification, Per-host evidence

Read the summary

These are working drafts. The repository does not establish a journal, conference, or peer-review outcome.

The ABMN papers explain one approach to building compact, repeatable AI systems. Start with the family paper, then follow the task that interests you. These are July 2026 working drafts, not claims of peer-reviewed publication. They exist to show that full determinism is achievable and holds across different kinds of task, not to chase top scores. The repositories publish with the papers.

Six ABMN working papers set out the family contract, task-specific memory structures, measured results, and stated limitations. The register separates draft evidence from any claim of external acceptance. The purpose is to demonstrate that full determinism is achievable and generalises across task types, rather than to claim state-of-the-art results. The repositories publish with the papers.

The six July 2026 drafts describe the ABMN family contract, four task-owned instantiations and one generalisation test that applies the same build contract to a logical learner. Each record carries the abstract, the section outline, the measurements and the stated limitations. The set exists to prove that full determinism is achievable and generalises across task types, without disclosing the proprietary work behind it. The repositories publish with the papers.

Each card gives you the question, the subject, and a summary of the paper. The titles stay exactly as they appear in the source papers. There are six of them, all dated July 2026. The complete draft is with external reviewers, so ask for it through the contact form and we release it once we approve the request.

Use this shelf as the review register. It contains the complete current ABMN working set and does not mix in product brochures or unsupported sector papers. Six titles carry one draft date and two named authors, so a review can start from the register rather than from a search. The drafts themselves are released on request.

The family paper defines the shared contract. Four companion papers instantiate it for NER, classification, reranking, and lexical retrieval, and a sixth asks whether the same build contract holds for a structurally different learner. All six carry the same draft date. The summary stays public; the draft is released on request.

One family paper, four task papers, one generalisation test

All six source documents carry this date

You do not need to read all six. The family paper provides the map, the task papers show how the same pattern changes for names, labels and search, and the last one asks whether the pattern survives a different kind of learner. The order below runs from the contract to the tasks and then to retrieval, but it is a suggestion rather than a ranking, and any single paper stands on its own. If you only read one, read the family paper, because the rest assume the shape it describes.

Peržiūrėkite šeimos sutartį prieš palygindami užduočių rezultatus. Ji apsaugo nuo to, kad etalonas nebūtų supainiotas su visos sistemos garantija. Seka eina nuo šeimos sutarties prie užduočių dokumentų, tada prie dviejų paieškos dokumentų, ir galiausiai prie apibendrinimo testo. Tai redakcinė gairė, o ne brandos reitingas, ir bet kurį iš šešių galima skaityti atskirai, kai sutartis suprasta.

Pirmiausia perskaitykite šeimos apibrėžimą, tada palyginkite, kaip kiekviena užduotis valdo savo atmintį, savo kūrimo ribą ir savo įrodymų registrą. Seka eina sutartis, užduočių dokumentai, paieškos dokumentai, apibendrinimo testas. Ji nustato skaitymo tvarką, o ne brandą, ir kiekvienas dokumentas nurodo, kokią sritį apima jo matavimai. Šeimos dokumentas yra vienintelis, nuo kurio priklauso kiti, todėl jį verta perskaityti pirmiausia, jei skaitytumėte tik vieną.

Apibrėžimai, kūrimo etapai ir keturios atminties organizacijos

Tilto perskirstymas ir prie korpuso prisitaikantis indeksavimas

Seka yra redakcinė gairė, o ne brandos reitingas.

Pamatykite, kaip šeši dokumentai dera tarpusavyje, prieš pasirinkdami užduotį.

Sekite kompaktišką sistemą, kuri randa pavadinimus ir vietas tiksliu struktūriniu dekodavimu.

Pamatykite, kaip teksto klasifikatorius gali tapti atkuriamu dvejetainiu kūrimu.

Išnagrinėkite paieškos perskirstymą be tankaus modelio užklausos kelyje.

Išnagrinėkite leksinę paiešką su deterministiniu vertinimu.

Nustatykite bendrą modelių šeimos sutartį ir jos įrodymų ribas.

Peržiūrėkite praneštą kokybę, dydį, pralaidumą ir NER apribojimus kartu.

Peržiūrėkite tarparchitektūrinį artefaktą ir prognozės tapatybės teiginį.

Peržiūrėkite išmatuotą tilto atminties perskirstymo kelią su SciFact ir NF-Corpus.

Peržiūrėkite prie korpuso prisitaikantį aptarnavimo kelią ir jo MS MARCO matavimus.

Apibrėžkite mokymąsi, išvalymą, vykdymą ir keturias užduočiai priklausančias atminties organizacijas.

Sekite sekos žymėjimą nuo vieno kūrimo iki tikslaus dekodavimo.

Sekite teksto klasifikavimą iki bitais identiškų artefaktų ARM ir x86 platformose.

Sekite tipizuotus retus atomus į sukompiliuotas tilto lenteles ir sveikųjų skaičių perskirstymą.

Sekite leksinę paiešką nuo korpuso kūrimo iki deterministinių top-k rezultatų.

Dokumentai dalijasi pagrindiniu žingsniu: mokymasis paruošia kompaktišką užduoties atmintį, kūrimo būsenos pašalinamos, o fiksuota procedūra naudoja rezultatą. Keturi dalykai apima šeimos dokumentą ir užduočių dokumentus, ir kiekvienas iš jų priklauso tiksliai vienam dalykui. Apibendrinimo testas yra šalia jų, klausdamas, ar tas pats žingsnis veikia su kitokio tipo mokymosi modeliu.

Bendra sutartis yra palyginimo taškas. Užduočiai būdinga kokybė ir sistemos skaičiai lieka vietiniai dokumentui ir vertinimui, kuris juos praneša. Keturi dalykai apima šeimos sutartį ir užduočių dokumentus, ir kiekvienas iš jų yra tiksliai po vienu dalyku. Apibendrinimo testas pranešamas atskirai, nes jis tikrina sutartį, o ne užduotį.

Šeimos sutartis išlieka stabili, o adresavimas, atnaujinimo taisyklės ir dekodavimas skiriasi pagal užduotį. Dalykų žemėlapis laiko šias instancijas atskirai, su keturiais dalykais ir tiksliai vienu dalyku kiekvienam užduoties dokumentui. Apibendrinimo testas perkelia sutartį į struktūriškai kitokį mokymosi modelį ir praneša savo įrodymus kiekvienam pagrindiniam įrenginiui.

Pavadinimų objektų atpažinimas su tiksliu struktūriniu dekodavimu

Vienas sukompiliuotas artefaktas, identiškas visose architektūrose

Galite perskaityti, ką kiekvienas dokumentas teigia ir kaip jis buvo išbandytas, ir paprašyti už jo esančio juodraščio. Nė vienas iš šių dalykų nereiškia, kad žurnalas, konferencija ar nepriklausomas recenzentas priėmė darbą.

Laikykite juodraščius peržiūros įvestimi. Išorinis priėmimas, nepriklausomas pakartojimas ir gamybos užtikrinimas reikalauja savo įrodymų ir čia nėra teigiami.

Metodai ir matavimai pateikiami šaltinio juodraščiuose. Jų apimtis, aplinka, baziniai rodikliai ir apribojimai keliauja su kiekvienu teiginiu.

Visi šeši įrašai yra darbo dokumentai, datuoti 2026 m. liepa.

Data apibūdina juodraščio versiją, o ne publikavimo įvykį.

Kiekvienas įrašas turi pilną juodraštį, o Dweve jį pateikia paprašius.

Juodraščiai yra pas išorinius recenzentus, todėl čia nieko neskelbiama. Klauskite per kontaktų formą, ir mes pateiksime dokumentą gavę patvirtinimą.

Pateikti rezultatai priklauso užduočiai, duomenų rinkiniui, konfigūracijai ir aplinkai, nurodytiems dokumente.

Vieno dokumento rezultatas nėra pakeliamas į visos šeimos garantiją.

Saugykla nenustato žurnalo, konferencijos ar recenzavimo rezultato šiems juodraščiams.

Todėl biblioteka visur vartoja darbo dokumentų kalbą.

Publikavimo ar recenzavimo būsena bus nurodoma tik tada, kai saugykla tai patvirtina.

vienas juodraštis kiekvienam dokumentui.

Šis registras rodo, iš kur kilęs kiekvienas pavadinimas ir kaip gauti patį dokumentą. Nėra papildomų dokumentų, paslėptų už rinkodaros pavadinimų. Kiekvienas įrašas nurodo vieną šaltinio katalogą, o juodraštis, kurį tas katalogas saugo, yra tas, kurį siunčiame, kai jo paprašote.

Naudokite registrą, kad patikrintumėte, jog bibliotekos įrašas, išsamybės maršrutas ir mūsų išleistas juodraštis nurodo tą patį darbo dokumentą. Kiekvienas pavadinimas nurodo vieną autoritetingą šaltinio katalogą, todėl teiginį šiame puslapyje galima atsekti iki jį pagrindžiančio dokumento.

Registras susieja kiekvieną kanoninį slug su jo autoritetingu šaltinio katalogu. Išsamūs puslapiai pateikia santrauką, skyrių planą ir nurodytą būseną; pilnas juodraštis lieka pas išorinius recenzentus ir yra išleidžiamas paprašius. Nė vienas įrašas čia neatsiranda be šaltinio katalogo, todėl registras yra patikrinamas, o ne tik deklaruojamas.

Vienas autoritetingas katalogas kiekvienam dokumentui

Vienas juodraštis vienam šaltiniui, išleidžiamas paprašius

Kiekvienas išvardytas dokumentas nurodo savo autoritetingą šaltinio katalogą, o jo juodraštis išleidžiamas paprašius.

Santraukos padeda pasirinkti. Pilnas juodraštis apima metodus, rezultatus, apribojimus ir nuorodas, ir mes jį išleidžiame, kai paprašote.

Naudokite dokumentus kaip techninius įvestis

Pereikite nuo šeimos sutarties prie užduoties dokumento, tada įtraukite nurodytą įrodymų ribą į išsamų patikrinimą.

Vykdykite mokymosi, atskyrimo ir vykdymo seką