Dweve Loom Systeemkaart
Technische specificatie voor Dweve Loom: Een schaars mixture-of-experts systeem met 456 productie-expertmodules (528 totaal met 72 in training), voornamelijk gebouwd op binaire constraint-netwerken met een kleine neurale coherentie-validator. Volledige transparantie in capaciteiten, architectuur, beperkingen en veiligheid.
Systeem Overzicht
Loom is een schaars mixture-of-experts systeem gebouwd op binaire constraint-voldoening in plaats van traditionele neurale netwerken. Elke inferentie is deterministisch, traceerbaar en biedt een 25× energie-efficiëntiewinst ten opzichte van floating-point implementaties.
Actieve Ontwikkeling: 72 Nieuwe Experts in Training
Loom breidt actief uit met 72 extra expertmodules die momenteel de 57-lagen trainingspijplijn doorlopen. Deze nieuwe experts zullen de totale catalogus naar 528 modules brengen, met uitbreiding van dekking over engineering, sociale wetenschappen, geesteswetenschappen, toegepaste domeinen en AI-governance. Trainingstijdlijnen variëren aanzienlijk per domeincomplexiteit en beschikbare constraint-specificaties.
Trainingsvoortgang: Alle 72 experts doorlopen de 57-lagen evolutionaire pijplijn. Bij voltooiing zal Loom de meest uitgebreide constraint-gebaseerde expertdekking bieden over academische, professionele en toegepaste domeinen.
Binair-Probabilistisch Computersubstraat
Loom voert alle inferentie uit met binaire constraints. Er vindt geen floating-point rekenkunde plaats tijdens inferentie. Alleen bitvlak operaties (XNOR, AND, OR, popcount) en constraint-oplossing. Deze architectuurkeuze biedt determinisme, controleerbaarheid en een 25× energie-efficiëntiewinst ten opzichte van floating-point operaties.
Stochastische Computing
- 1024-bit stochastische bitstreams coderen waarschijnlijkheidsdistributies
- Populatiecodering: waarde = popcount(bitstream) / 1024
- XNOR + popcount implementeert probabilistische inferentie-operaties
- Drie parallelle LFSR's genereren fase-differentiële codering
Constraint-netwerken
- Eindige constraint-sets (elk 1024 bytes) vervangen parameterruimten
- MaxSAT en Bit-DP oplossers voor constraint-voldoening (met timeout-afhandeling voor onoplosbare gevallen)
- Volledige herkomst: elke constraint-activering traceerbaar
- Gebouwd op Dweve Core: 1.930 hardware-geoptimaliseerde algoritmen
Architectuur Diepgaand
Vierniveaus Constraint-hiërarchie
BitTrue, Hamming, PAP (Permuted Agreement Popcount), XOR, Herkomst-tracking primitieven
Logische combinaties (AND, OR, NOT) van atomaire constraints die patronen vormen
Taakspecifieke sets voor redenering, taal, code, wiskunde, visie
Expertselectie, routing-logica, ensemble-stemming, cross-expert coördinatie
Expertorganisatie: 10 Gespecialiseerde Clusters
456 expertmodules georganiseerd in 10 functionele clusters. Elke expert bevat constraint-sets (2-3,5 miljoen constraints), gate-subsets (50-200 filters), hypervector-handtekeningen (65.536-dimensionaal) en expliciete faalwijzen.
Schaarse Expertrouting: Sublineaire Selectie
Bereikt O(log N) expertselectie door drielaags filterhiërarchie met PAP (Permuted Agreement Popcount) similariteitsmetriek, een binaire Hamming-achtige maat die structurele patronen in bit-overeenkomst detecteert.
- • HNSW: O(log N) hiërarchische navigatie
- • LSH: 32 hashtabellen met cosinus-similariteit
- • Inverted Bit Index: Roaring bitmap-compressie
- • Resultaat: Kandidatenpool van ~50 experts
- • 50-200 snelle binaire filters per expert
- • Vereiste gates: moeten allemaal slagen
- • Optionele gates: gewogen scoring
- • Resultaat: ~10-15 gekwalificeerde experts
- • 2-3,5M constraints per expert
- • Vroege beëindiging bij voldoening
- • Negatief bewijs onmiddellijke mislukking
- • Resultaat: Top 4-8 experts geactiveerd (tot 20 voor complexe queries)
57-lagen Evolutionaire Training
De 456 experts van Loom worden geproduceerd door een 57-lagen evolutionaire pijplijn die meerdere optimalisatiestrategieën integreert: populatie-initialisatie, energie-gebaseerd zoeken, structurele verfijning, parallelle verkenning, adaptieve willekeur, netwerkstabilisatie en uiteindelijke consolidatie over zeven gedefinieerde fasen.
Initialisatie (Lagen 1–8)
Genereert diverse initiële constraint-populaties door entropie-gestuurde zaaiing en diversiteitsintroductie, waarbij de zoekruimte-dekking voor evolutionaire optimalisatie wordt gemaximaliseerd.
Energie-gebaseerd Zoeken (Lagen 9–16)
Gebruikt gesimuleerd annealing met gecontroleerde temperatuurschema's om systeemenergie te minimaliseren. Willekeur neemt geleidelijk af, waardoor het model lokale minima kan ontsnappen terwijl het naar globale optima beweegt.
Structurele Verfijning (Lagen 17–28)
Optimaliseert de interne topologie van constraint-netwerken. Voordelige structurele patronen worden versterkt, terwijl redundante of onstabiele links worden gesnoeid om efficiëntie en coherentie te verbeteren.
Parallelle Verkenning (Lagen 29–40)
Voert gelijktijdige evaluatie uit van meerdere kandidaat-oplossingen door probabilistisch zoeken. Handhaaft hoge populatiediversiteit en kruisvalidatie tussen constraint-sets.
Verkenningscontrole (Lagen 41–48)
Reguleert de balans tussen willekeur en convergentie. Adaptieve ruis-modulatie houdt verkenning actief zonder vooruitgang naar optimale configuraties te destabiliseren.
Netwerkstabilisatie (Lagen 49–54)
Vestigt consistente constraint-interacties door afhankelijkheidsanalyse en feedbackcorrectie. Zorgt voor de vorming van coherente, stabiele expertnetwerken.
Uiteindelijke Consolidatie (Lagen 55–57)
Finaliseert expertspecialisatie door regularisatie en gecontroleerde variantiebehoud, waardoor 456 robuuste en generaliseerbare modules worden geproduceerd.
Belangrijk Inzicht: Deze meerfasenaanpak handhaaft verkenning terwijl structurele coherentie behouden blijft. Elke fase richt zich op een specifieke optimalisatie-afweging: verkenning vs. exploitatie, lokaal vs. globaal zoeken, structuur vs. efficiëntie en aanpassingsvermogen vs. stabiliteit.
Waarom 57 Lagen Snel Blijft
Een 57-lagen pijplijn klinkt als een prestatieramp. In Loom is dit niet het geval omdat de meeste lagen nooit uitvoeren, en degene die dat wel doen draaien op hardware-native binaire operaties.
Binaire Operaties = Hardware Snelheid
Elke laag draait op bit-niveau primitieven: XNOR, AND, OR, popcount. Deze worden direct gekoppeld aan enkele CPU-instructies met SIMD-vectorisatie (AVX-512 verwerkt 512 bits in één cyclus). Geen floating-point vermenigvuldigers, geen matrix-operaties die door geheugenhiërarchieën slepen.
Vroege Beëindiging Overal
Loom's constraint-hiërarchie maakt agressieve vroege beëindiging mogelijk. Atomaire constraints falen snel (enkele bit-test). Samengestelde constraints short-circuiten bij eerste mislukking. Domein-constraints evalueren alleen als gates slagen. Meeste queries eindigen na 4-10 lagen, niet 57.
Schaarse Expertrouting
Slechts 1-8 van 456 experts activeren per query (98,2% inactief). PAP similariteitsrouting is O(log N), dus het toevoegen van meer experts of diepere lagen verhoogt de latency niet lineair. HNSW-index versmalt naar ~50 kandidaten, gates filteren naar ~15, volledige evaluatie kiest top-K.
Stochastische Computing-efficiëntie
Continue waarden worden 1024-bit streams waarbij vermenigvuldiging = AND, optelling = XOR. Operaties die floating-point units vereisen en 10-100 cycli duren, vallen samen in enkele-cyclus bitvlak operaties. LFSR-generatie is deterministisch en paralleliseerbaar.
Voorbeeldanalyses
Scenario 1: Eenvoudige Feitelijke Query
- • Lagen 1-3: Atomaire constraints (bit-tests)
- • Laag 12: Samengestelde validatie
- • Expert: Kennisophaling (1 van 456)
- • Resterende 53 lagen: overgeslagen
Scenario 2: Wiskundige Redenering
- • Lagen 1-4: Atomair (symboolparsing)
- • Lagen 18-20: Samengesteld (vergelijkingsstructuur)
- • Laag 29: Domein (Algebraïsche Manipulator)
- • Experts: 2 actief (Algebra + Verificatie)
Scenario 3: Cross-domein Analogie
- • Lagen 1-5: Atomaire kenmerk-extractie
- • Lagen 17-22: Structureel (domeinoverbrugging)
- • Lagen 35-38: Parallel zoeken (analogisch)
- • Experts: 5 actief (Biologie, Analogisch, Meta)
Belangrijk Inzicht: De 57 lagen zijn geen sequentiële pijplijn maar een trainingskader dat gespecialiseerde experts genereert. Tijdens inferentie betekenen schaarse routing en vroege beëindiging dat de effectieve diepte 4-15 lagen is, niet 57. Elke actieve laag kost nanoseconden, geen milliseconden.
Capaciteiten & Beperkingen
Kernsterkte
- Gestructureerde redenering: Logica, planning, constraint-voldoening, formele verificatie, bewijssystemen
- Code generatie & analyse: Programmasynthese, type-checking, optimalisatie, debugging, constraint-propagatie
- Deterministische systemen: Regelgevende naleving, veiligheidskritische toepassingen, volledige controleerbaarheid
- Energie-efficiëntie: Edge-apparaten, batterijgevoede systemen, duurzame AI-implementatie
- Ensemble-redenering: Multi-expert stemming, perspectiefaggregatie, onzekerheidskwantificatie
Bekende Beperkingen
- Constraint-bootstrapping: Initiële constraint-specificatie vereist menselijke domeinexperts of externe leersystemen om kennis te zaaien; het systeem kan geen expertise bootstrappen in volledig nieuwe domeinen zonder voorafgaande constraints
- Precisiebeperkingen: 1024-bit stochastische computing biedt ~0,1% precisie; toepassingen die ultra-hoge-precisie continue functie-benadering vereisen (voorbij 64-bit float-equivalent) hebben traditionele floating-point nodig
- Hybride architectuur voor creatieve taken: Creatieve generatie gebruikt een neuraal netwerk (20,4M parameters: 20M embedding-model + 394K classifier) voor coherentievalidatie. Constraint-netwerken excelleren in discrete logische redenering; neurale netwerken behandelen continue esthetische oordelen. Deze hybride aanpak combineert de sterke punten van beide architecturen.
Veiligheid & Transparantie
Volledige Beslissingsherkomst
Elke Loom-inferentie is volledig traceerbaar: welke experts geactiveerd werden, welke constraints getriggerd werden, welke oplossingsmethoden uitgevoerd werden, hoe het antwoord werd afgeleid. In tegenstelling tot neurale netwerken met miljarden ondoorzichtige parameters, maakt Loom uitgebreide auditing mogelijk voor regelgevende naleving en verantwoordelijkheid.
Deterministische Reproduceerbaarheid
100% reproduceerbaarheid: identieke invoer produceert altijd identieke uitvoer, bit-voor-bit. Geen temperatuursampling, geen stochastische dropout, geen non-determinisme. Kritisch voor veiligheidstoepassingen (medisch, financieel, industrieel) waar onvoorspelbaar gedrag onaanvaardbaar is.
Expliciete Faaldocumentatie
Elke expert documenteert faalwijzen: UNSAT (onvoldoening aan constraints), timeout, dubbelzinnige invoer, out-of-distribution patronen. In plaats van zelfverzekerd te hallucineren, rapporteert Loom wanneer het scenario's tegenkomt buiten zijn trainingsdistributie. Eerlijkheid over beperkingen bouwt vertrouwen.
Duurzame AI
Binaire operaties vereisen ~4% van floating-point energie. Geen GPU-clusters, geen industriële koeling, geen massief elektriciteitsverbruik. Draait op standaard CPU's met luchtkoeling, waardoor implementatie in energie-beperkte omgevingen mogelijk is.
Privacy by Design
On-premise implementatie zonder externe gegevensoverdracht. GDPR Artikel 25 naleving ingebouwd.
Audit Trails
Constraint-niveau beslissingslogboeken. Elke activering, evaluatie en uitvoer volledig gedocumenteerd.
Gecertificeerd Determinisme
Wiskundige garantie van reproduceerbaarheid. Essentieel voor gereguleerde industrieën.
Technische Specificaties
Systeemarchitectuur
Kernoperaties
Opslag & Geheugen
Implementatie
Rust met SIMD-geoptimaliseerde binaire operaties (x86: SSE2, AVX2, AVX-512 | ARM: NEON, SVE2), zero-copy tensor-deling, lock-free concurrent constraint-oplossing. Gebouwd op Dweve Core (1.930 algoritmen). Bevat native modaliteit-adapters (tekst, beeld, audio, continue waarden), creatief generatiesysteem (Meta-Expert Conductor met 20,4M-parameter neurale coherentie-validator) en continue optimalisatie-engine (hybride binair-gradiënt methoden).
Training Gegevens
Gegevensbronnen & Compositie
Constraint-bronnen
- Door menselijke experts gespecificeerde domein-constraints (10-50 fundamentele regels per domein)
- Geautomatiseerde constraint-ontdekking door genetische programmering op validatiesets
- Patroonmining van succesvolle inferentie-traces
- Transfer learning van gerelateerde domeinen
Trainingsmodaliteiten
- Tekst: Multi-domein corpora voor taalbegrip en codegeneratie
- Gestructureerde gegevens: Databases, kennisgrafen, formele specificaties
- Visueel: Beelddatasets voor objectherkenning en scènebegrip
- Audio: Spraak- en geluidsclassificatiedatasets
Trainingsmethodologie
Loom's training verschilt van gradiënt-gebaseerde neurale netwerken. In plaats van het optimaliseren van miljarden floating-point parameters, genereert het systeem discrete constraint-sets door een 57-lagen pijplijn die meerdere optimalisatiestrategieën combineert. Elke expert wordt onafhankelijk getraind en vervolgens gevalideerd door shadow-implementatie voordat het in productie wordt geïntegreerd.
Bedoelde Gebruikscases
Primaire Toepassingen
- Veiligheidskritische Systemen: Medische diagnose, financiële naleving, industriële controle waar deterministische, controleerbare beslissingen verplicht zijn
- Code Generatie & Analyse: Programmasynthese, type-checking, optimalisatie, debugging met constraint-propagatie
- Gestructureerde Redenering: Logische puzzels, planning, constraint-voldoening, formele verificatie
- Edge Implementatie: Batterijgevoede edge-apparaten (8GB+ RAM), duurzame AI waar energie-efficiëntie kritisch is (10-1000× minder energie dan neurale netwerken)
Buiten Scope Gebruikscases
- Domeinen Zonder Voorafgaande Constraints: Loom vereist initiële constraint-specificatie; kan geen expertise bootstrappen in volledig nieuwe domeinen vanaf nul
- Ultra-hoge-precisie Numeriek: Toepassingen die precisie vereisen voorbij ~0,1% (1024-bit stochastische computing-limiet) hebben traditionele floating-point nodig
- Real-time Garanties: Hoewel snel, varieert inferentietijd met querycomplexiteit; niet geschikt voor harde real-time systemen met microseconde deadlines
Voorbeeldtoepassingen
Medische AI
Diagnostische redenering met volledige audit trails voor regelgevende naleving. Elke diagnose traceerbaar door expliciete constraint-activeringen.
Edge Intelligence
Edge-apparaten en gedistribueerde systemen die constraint-gebaseerde inferentie uitvoeren op batterijvoeding met minimaal energieverbruik.
Software-ontwikkeling
Geautomatiseerde code-review, bugdetectie, optimalisatiesuggesties met verklaarbare redenering over codekwaliteit.
Veiligheid & Ethische Overwegingen
Adversariële Robuustheid
Loom's constraint-gebaseerde architectuur biedt inherente weerstand tegen bepaalde aanvalsvectoren:
- Geen gradiënt-aanvallen: Binaire operaties elimineren gradiënt-gebaseerde adversariële voorbeelden
- Expliciete constraints: Schendingen van domeinregels detecteerbaar door constraint-controle
- Deterministisch gedrag: Aanvallen kunnen geen misbruik maken van stochastische samplingvariaties
- Constraint-manipulatie: Tegenstanders die zich richten op constraint-specificatieproces blijven een zorg
Vooringenomenheid & Eerlijkheid
Vooringenomenheidsanalyse verschilt van neurale netwerken door constraint-gebaseerde redenering:
- Controleerbare beslissingen: Elke beslissing traceerbaar naar specifieke constraints, waardoor vooringenomenheid-identificatie mogelijk is
- Constraint-review: Domeinexperts kunnen problematische constraints direct beoordelen en wijzigen
- Expertspecificatie-vooringenomenheid: Door mensen gespecificeerde constraints kunnen maatschappelijke vooringenomenheden coderen
- Gegevensdistributie-vooringenomenheid: Automatisch ontdekte constraints weerspiegelen trainingsgegeven-vooringenomenheden
Privacy & Gegevensbescherming
Ingebouwde Privacy
- • On-premise implementatie: Geen gegevens verlaten klantinfrastructuur
- • Deterministische uitvoering: Geen telemetrie vereist voor debugging
- • Minimale gegevensretentie: Alleen constraint-activeringen gelogd
- • GDPR Artikel 25 naleving: Privacy by design en default
Gegevensverwerking
- • Invoergegevens lokaal verwerkt, nooit extern verzonden
- • Constraint-logboeken bevatten beslissingstraces, geen ruwe gegevens
- • Gebruikerscontrole over retentiebeleid en audit trails
- • Compatibel met air-gapped en hoge-beveiligingsomgevingen
Verantwoorde Implementatiepraktijken
We raden de volgende praktijken aan voor verantwoorde Loom-implementatie:
- Regelmatige constraint-audits door domeinexperts om problematische regels te identificeren en verwijderen
- Testen op diverse datasets om vooringenomenheid te ontdekken vóór productie-implementatie
- Menselijk toezicht voor hoge-inzet beslissingen (medische, financiële, juridische toepassingen)
- Transparante communicatie over systeemcapaciteiten en beperkingen naar eindgebruikers
- Monitoring van systeemgedrag in productie om distributionele verschuiving te detecteren
- Incident-responsprocedures voor constraint-schendingen of onverwacht gedrag
Implementatie Flexibiliteit
Schaalbare Architectuur
Loom ondersteunt flexibele implementatie van resource-beperkte edge-apparaten tot grootschalige cloudinfrastructuur. Expertcatalogusgrootte schaalt met beschikbaar geheugen, van lichtgewicht gespecialiseerde implementaties tot uitgebreide volledige catalogi.
Edge-apparaten
Geoptimaliseerde expert-subsets voor edge-apparaten (8GB+ RAM) met efficiënt stroomverbruik
Ondernemingsservers
Uitgebreide expertcatalogi voor on-premise implementatie met volledige controleerbaarheid en data-soevereiniteit
Cloudinfrastructuur
Massaal-schaalbare implementaties met gedistribueerde expertrouting en hoge-doorvoer parallelle inferentie
Systeemvereisten
Hardware
- • CPU met SIMD-ondersteuning (x86: SSE2 minimum, AVX-512 optimaal | ARM: NEON, SVE2)
- • Geheugen schaalt met expertcatalogusgrootte (configureerbaar op basis van implementatiebehoeften)
- • GPU-versnelling ondersteund maar niet vereist (alleen-CPU-operatie vermindert infrastructuurkosten)
- • Standaard opslag voor expert-persistentie en constraint-gegevens
Software
- • Cross-platform: Linux, Windows, macOS ondersteuning
- • Zelfstandige binary met embedded Rust runtime
- • Meerdere API-interfaces: REST, gRPC, WebSocket
- • Client SDK's: Python, JavaScript, Rust, Go
Documentatie & Bronnen
Uitgebreide technische documentatie, integratiegidsen en ontwikkelaarsbronnen