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.

Brak deklaracji o recenzji lub publikacji

Dokumenty ABMN opisują jedno podejście do budowy kompaktowych, powtarzalnych systemów AI. Zacznij od dokumentu rodzinnego, a następnie przejdź do zadania, które Cię interesuje. To szkice robocze z lipca 2026, a nie deklaracje publikacji recenzowanych. Istnieją, aby pokazać, że pełna deterministyczność jest osiągalna i utrzymuje się w różnych typach zadań, a nie po to, by gonić za najwyższymi wynikami. Repozytoria publikowane są wraz z dokumentami.

Sześć working papers ABMN określa kontrakt rodzinny, struktury pamięci specyficzne dla zadań, zmierzone wyniki i zadeklarowane ograniczenia. Rejestr oddziela dowody ze szkiców od jakichkolwiek twierdzeń o zewnętrznej akceptacji. Celem jest wykazanie, że pełna deterministyczność jest osiągalna i generalizuje się na typy zadań, a nie twierdzenie o wynikach na poziomie state-of-the-art. Repozytoria publikowane są wraz z dokumentami.

Sześć szkiców z lipca 2026 opisuje kontrakt rodzinny ABMN, cztery instancje przypisane do zadań i jeden test generalizacji, który stosuje ten sam kontrakt budowy do logicznego ucznia. Każdy rekord zawiera streszczenie, zarys sekcji, pomiary i zadeklarowane ograniczenia. Zbiór istnieje, aby udowodnić, że pełna deterministyczność jest osiągalna i generalizuje się na typy zadań, bez ujawniania zastrzeżonej pracy za nim. Repozytoria publikowane są wraz z dokumentami.

Każda karta daje pytanie, temat i streszczenie dokumentu. Tytuły pozostają dokładnie takie, jak w źródłowych dokumentach. Jest ich sześć, wszystkie datowane na lipiec 2026. Kompletny szkic jest u zewnętrznych recenzentów, więc poproś o niego przez formularz kontaktowy, a udostępnimy go po zatwierdzeniu prośby.

Użyj tej półki jako rejestru przeglądu. Zawiera kompletny bieżący zbiór roboczy ABMN i nie miesza broszur produktowych ani niepopartych dokumentów branżowych. Sześć tytułów ma jedną datę szkicu i dwóch wymienionych autorów, więc przegląd może zacząć się od rejestru, a nie od wyszukiwania. Szkice są udostępniane na żądanie.

Dokument rodzinny definiuje wspólny kontrakt. Cztery dokumenty towarzyszące instancjonują go dla NER, klasyfikacji, rerankingu i wyszukiwania leksykalnego, a szósty pyta, czy ten sam kontrakt budowy utrzymuje się dla strukturalnie innego ucznia. Wszystkie sześć ma tę samą datę szkicu. Streszczenie pozostaje publiczne; szkic jest udostępniany na żądanie.

Jeden dokument rodzinny, cztery dokumenty zadań, jeden test generalizacji

Wszystkie sześć dokumentów źródłowych ma tę datę

Udostępniany na żądanie dla każdego dokumentu

Nie musisz czytać wszystkich sześciu. Dokument rodzinny daje mapę, dokumenty zadań pokazują, jak ten sam wzorzec zmienia się dla nazw, etykiet i wyszukiwania, a ostatni pyta, czy wzorzec przetrwa w innym typie ucznia. Poniższa kolejność prowadzi od kontraktu do zadań, a następnie do wyszukiwania, ale to sugestia, a nie ranking, a każdy dokument jest samodzielny. Jeśli czytasz tylko jeden, przeczytaj dokument rodzinny, ponieważ pozostałe zakładają jego kształt.

Przejrzyj umowę rodzinną przed porównaniem wyników zadań. Zapobiega to pomyleniu benchmarku z gwarancją obejmującą cały system. Sekwencja przebiega od umowy rodzinnej do dokumentów zadań, następnie do dwóch dokumentów dotyczących wyszukiwania, a na końcu do testu generalizacji. Jest to wskazówka redakcyjna, a nie ranking dojrzałości, a każdy z sześciu dokumentów można przeczytać osobno po zrozumieniu umowy.

Najpierw przeczytaj definicję rodziny, a następnie porównaj, jak każde zadanie zarządza swoją pamięcią, granicą budowania i rejestrem dowodów. Sekwencja to umowa, dokumenty zadań, dokumenty dotyczące wyszukiwania, test generalizacji. Porządkuje ona czytanie, a nie dojrzałość, a każdy dokument określa zakres swoich pomiarów. Dokument rodzinny jest jedynym, od którego zależą pozostałe, więc to on powinien być przeczytany jako pierwszy, jeśli przeczytasz tylko jeden.

Definicje, fazy budowania i cztery organizacje pamięci

Reranking mostowy i indeksowanie adaptacyjne do korpusu

Sekwencja jest wskazówką redakcyjną, a nie rankingiem dojrzałości.

Zobacz, jak sześć dokumentów się ze sobą łączy, zanim wybierzesz zadanie.

Prześledź kompaktowy system, który znajduje nazwy i miejsca dzięki dokładnemu, strukturalnemu dekodowaniu.

Zobacz, jak klasyfikator tekstu może stać się powtarzalnym, binarnym buildem.

Przyjrzyj się rerankingowi wyszukiwania bez gęstego modelu w ścieżce zapytania.

Sprawdź wyszukiwanie leksykalne z deterministycznym scoringiem.

Ustal wspólną umowę rodziny modeli i jej granice dowodowe.

Przejrzyj łącznie zgłoszoną jakość, footprint, przepustowość i ograniczenia NER.

Przejrzyj artefakt międzyarchitekturowy i twierdzenie o tożsamości przewidywań.

Przejrzyj zmierzoną ścieżkę rerankingu z pamięcią mostową na SciFact i NF-Corpus.

Przejrzyj ścieżkę serwowania adaptacyjną do korpusu i jej pomiary na MS MARCO.

Zdefiniuj learn, strip, execute oraz cztery organizacje pamięci należące do zadań.

Prześledź etykietowanie sekwencji od jednego buildu do dokładnego dekodowania.

Prześledź klasyfikację tekstu do artefaktów identycznych bajtowo na ARM i x86.

Prześledź typowane rzadkie atomy do skompilowanych tabel mostowych i całkowitoliczbowego rerankingu.

Prześledź wyszukiwanie leksykalne od budowy korpusu do deterministycznych wyników top-k.

Dokumenty łączy podstawowy ruch: uczenie przygotowuje kompaktową pamięć zadania, stan tylko do budowania jest usuwany, a stała procedura wykorzystuje wynik. Cztery tematy obejmują dokument rodzinny i dokumenty zadań, a każdy z nich należy dokładnie do jednego tematu. Test generalizacji znajduje się obok nich i pyta, czy ten sam ruch działa na innym rodzaju uczącego się.

Wspólna umowa jest punktem odniesienia do porównań. Jakość specyficzna dla zadania i liczby systemowe pozostają lokalne dla dokumentu i ewaluacji, które je raportują. Cztery tematy obejmują umowę rodzinną i dokumenty zadań, a każdy z nich znajduje się dokładnie pod jednym tematem. Test generalizacji jest raportowany osobno, ponieważ testuje umowę, a nie zadanie.

Umowa rodzinna pozostaje stabilna, podczas gdy adresowanie, reguły aktualizacji i dekodowanie różnią się w zależności od zadania. Mapa tematów utrzymuje te instancje osobno, z czterema tematami i dokładnie jednym tematem na dokument zadania. Test generalizacji przenosi umowę na strukturalnie inny rodzaj uczącego się i raportuje jego dowody dla każdego hosta.

Rozpoznawanie nazwanych jednostek z dokładnym, strukturalnym dekodowaniem

Jeden skompilowany artefakt, identyczny na każdej architekturze

Możesz przeczytać, co twierdzi każdy dokument i jak został przetestowany, oraz poprosić o szkic, który za nim stoi. Żadne z tych nie oznacza, że czasopismo, konferencja lub niezależny recenzent zaakceptowały pracę.

Traktuj szkice jako materiały do przeglądu. Zewnętrzna akceptacja, niezależna replikacja i gwarancja produkcyjna wymagają własnych dowodów i nie są tutaj stwierdzane.

Metody i pomiary są przedstawione w źródłowych szkicach. Ich zakres, środowisko, baseline'y i ograniczenia podróżują z każdym twierdzeniem.

Wszystkie sześć wpisów to robocze dokumenty z lipca 2026 r.

Data opisuje zrzut roboczy, a nie zdarzenie publikacyjne.

Każdy wpis ma pełny szkic, a Dweve udostępnia go na życzenie.

Szkice są u zewnętrznych recenzentów, więc nic tu nie jest opublikowane. Zapytaj przez formularz kontaktowy, a my udostępnimy dokument po zatwierdzeniu.

Zgłoszone wyniki dotyczą zadania, zbioru danych, konfiguracji i środowiska wymienionych w dokumencie.

Wynik z jednego dokumentu nie jest podnoszony do gwarancji dla całej rodziny.

Repozytorium nie ustala wyniku recenzji czasopisma, konferencji ani peer review dla tych szkiców.

Biblioteka używa zatem języka dokumentów roboczych w całym tekście.

Status publikacji lub recenzji będzie podany tylko wtedy, gdy repozytorium to potwierdzi.

Ten rejestr pokazuje, skąd pochodzi każdy tytuł i jak uzyskać sam dokument. Nie ma dodatkowych dokumentów ukrytych pod nazwami marketingowymi. Każdy wpis wskazuje jeden katalog źródłowy, a szkic, który zawiera ten katalog, jest tym, który wysyłamy na życzenie.

Użyj rejestru, aby zweryfikować, że wpis biblioteki, ścieżka szczegółów i udostępniany szkic odnoszą się do tego samego dokumentu roboczego. Każdy tytuł wskazuje jeden autorytatywny katalog źródłowy, więc twierdzenie na tej stronie można prześledzić do dokumentu, który je potwierdza.

Rejestr wiąże każdy kanoniczny slug z jego autorytatywnym katalogiem źródłowym. Strony szczegółów zawierają streszczenie, zarys sekcji i podany status; pełny szkic pozostaje u zewnętrznych recenzentów i jest udostępniany na życzenie. Żaden wpis nie pojawia się tutaj bez katalogu źródłowego, co czyni rejestr weryfikowalnym, a nie tylko deklarowanym.

Jeden szkic na źródło, udostępniany na życzenie

Brak wpisów nieaktualnych lub zmyślonych

Każdy wymieniony dokument wskazuje swój autorytatywny katalog źródłowy, a jego szkic jest udostępniany na życzenie.

Streszczenia pomagają w wyborze. Kompletny szkic zawiera metody, wyniki, ograniczenia i referencje, a my udostępniamy go na życzenie.