AI Compute Stack for Training and Inference | Dweve Core

Agent de codare și asistență pentru operatori. Metricile demonstrative sunt ilustrative.

Terminal, căutare, lint, test, git și altele.

Își amintește contextul bazei de cod și al echipei.

Agenți specializați colaborează pe diferite domenii.

Fiecare pas este înregistrat cu marcaje temporale.

Politicile, verificările și testele rulează întotdeauna.

Revizuiește diffs, solicită modificări, aprobă final.

Redă orice sesiune bit cu bit când ceva necesită revizuire.

Citește retry.ts, a depistat bug-ul de timeout

Agenți autonomi care scriu cod și păstrează dovezi

pentru a gestiona timeout-uri de rețea, răspunsuri 5xx și condiții sigure pentru idempotență. Helper pur, complet testat unitar.

țintă de referință și determinism strict

țintă de implementare, schelă de sinteză

dispecer de runtime, alege per apel în funcție de țintă și politică

o definiție de operator, kerneluri reglate manual per ISA. Dacă siliciul tău a fost lansat în ultimii opt ani, Core are o cale către el.

Capabilitate și determinism declarate pe celulă

Operare directă pe infrastructura controlată de client

Un singur model, mai multe căi deținute de furnizori

compresia trăiește într-un alt instrument

definiția și execuția nu mai coincid treptat

O singură suprafață de operare pentru framework, motor și compilator. Fără lipici extern.

Core rulează pe Kera, o reprezentare intermediară deterministă. Kera este chiar IR-ul, nu un wrapper peste MLIR și nu este construit pe LLVM. Lowering pe mai multe niveluri aduce un graf neuronal la cod nativ specific hardware-ului, cu fuziune.

Un motor de antrenare complet, cu antrenare conștientă de cuantizare, distilare de cunoștințe, precizie progresivă și antrenare distribuită. Motorul de inferență oferă trei moduri de determinism și servire de producție.

Un DSL sigur la tipuri pentru orice arhitectură și orice lățime de biți. Compune din primitive sau din straturi existente și adaugă propriile tale cu aceeași infrastructură de testare ca și cele încorporate.

Sau nuclee Rust native pentru fiecare runtime

Lowering pe mai multe niveluri cu fuziune

Operații personalizate, același cadru de testare

Rulează pe computere obișnuite, acolo unde este suportat

Poate funcționa offline, acolo unde este suportat.

Lucrurile tale pot rămâne acasă, în Europa.

Nu trebuie să cumperi un computer special.

O dovadă începută prin Managed Fabric poate informa o tranziție ulterioară către operarea licențiată Core, inclusiv un estate licențiat izolat fizic. Managed Fabric în sine nu include Core.

Ce poate fi transferat pe parcursul adoptării

o cale de dovadă, două posturi de operare licențiate

Obligații de date declarate pentru fiecare postură

Drepturi de transfer doar unde sunt contractate

O implementare licențiată izolată fizic pentru medii care nu pot tolera o conexiune externă. Drepturile de transfer tehnologic și de independență sunt disponibile doar acolo unde nivelul selectat Government și Critical Infrastructure le menționează.

Operează Core licențiat pe propriile servere în propriul centru de date. Operatorii tăi dețin cheile; escrow-ul de cod sursă și drepturile asupra codului sursă rămân separate, cu excepția cazului în care acordul le include în mod expres.

Construit în Țările de Jos; limita de operare declarată în acord

Managed Fabric este un serviciu separat pe Mesh public și nu include acces Core sau operare Core. Operarea directă Core începe cu o licență pentru infrastructura controlată de client.

Determinismul este o setare, nu o aspirație. Suita de teste îl afirmă, nu este promis în text.

expediere: același model întreg/fix în fiecare mod

eșantionare: temperatură 0.8, top p 0.95

core.infer(model, x, determinism="creative", temp=0.8)

Non-determinism complet acolo unde se dorește. Eșantionare cu temperatură, top k și top p. Același model de expediere cu determinism relaxat, fără o cale de cod separată.

seed: 42, același seed produce aceeași ieșire

core.infer(model, x, determinism="seeded", seed=42)

Reproductibil cu același seed, seed-uri diferite produc ieșiri diferite. Util pentru testare A/B, rulări Monte Carlo și orice flux de lucru în care se dorește variație controlată.

core.infer(model, x, determinism="hard")

Rutează prin aritmetică declarată întreagă și în virgulă fixă, eliminând derivă aritmetică dependentă de platformă. Ieșiri identice bit cu bit pe țintele suportate. Modul folosit atunci când un contract sau un regulator cere reproductibilitate.

Core își face calculele într-un mod mai simplu și mai ușor decât majoritatea AI-urilor. Așa că nu are nevoie de o cameră plină de cipuri vorace. Computerul pe care îl ai deja este suficient.

Pentru că rulează pe propriul tău dispozitiv, întrebările și documentele tale nu trebuie să călătorească până la o companie îndepărtată. Ce scrii rămâne acolo unde îl poți vedea.

Când Core îți oferă un răspuns, îți poate arăta pașii pe care i-a urmat pentru a ajunge acolo, ca un profesor de matematică care scrie calculul. Nu trebuie să-l iei niciodată pe încredere.

Nu atingi niciodată motorul. Dar tot ce simți, viteza, finețea, liniștea, vine din cât de bine a fost construit. Majoritatea AI-urilor sunt construite din motoare cumpărate de pe raft. Dweve și-a construit propriul motor, așa că rulează bine pe computere obișnuite și îți păstrează lucrurile cu tine.

Core, motorul liniștit din spatele fiecărui produs Dweve

Simplu de folosit, blând cu portofelul tău și rămâne al tău

Dweve este construit în Țările de Jos de oameni care răspund în fața legii europene. Există o companie reală și un loc real în spatele motorului pe care îl folosești.

Folosește mult mai puțină electricitate decât AI-ul care are nevoie de mașini uriașe. Asta menține prețul scăzut și înseamnă că o versiune gratuită poate exista deloc.

Când îți spune ceva, îți poate arăta cum a ajuns acolo, pas cu pas. Dacă vreodată nu este sigur, spune asta, în loc să ghicească și să spere.

Pentru că motorul trăiește pe propriul tău dispozitiv, continuă să funcționeze chiar și când conexiunea cade. Ca un calculator, nu trebuie să sune pe nimeni ca să-și facă treaba.

Scrisorile, fotografiile și întrebările tale nu sunt trimise către un computer îndepărtat. Ele rămân cu tine, în Europa, sub reguli europene.

Nu trebuie să cumperi nimic nou sau scump. Dacă laptopul tău îți poate arăta un video, poate rula Dweve. Partea inteligentă este construită în motor, nu într-o mașină costisitoare.

celulă de execuție și contract de reluare înregistrate

dimensionat corect pentru fiecare sarcină

Core schimbă substratul, nu interfața pe care o știi deja.

Determinismul strict redă un rezultat bit cu bit, la cerere.

Conformitatea este asamblată după ce apar întrebările dificile.

Doar căi de date în UE, construite și operate din Țările de Jos.

Datele ajung pe un hyperscaler străin, sub legislație străină.

Cu 96% mai puțină energie decât o stivă GPU, aceleași răspunsuri la o fracțiune din costul de operare.

O stivă GPU generativă consumă energie la nivel de megawați.

CPU first, pe serverele pe care le deții deja.

Clustere GPU pentru care licitezi împotriva hyperscalerilor.

Cercetare de margine și de biți mici. Parte a poveștii cu 96% mai puțină energie.

Inferență cuantizată și punct fix determinist.

Antrenament intern și straturi sensibile la precizie.

Contracte de determinism și verificări de referință.

25 de familii numerice, fără cale FP internă

Alegeți stocarea internă, acumulatorul și politica de expediere per operator. Intrarea externă în virgulă mobilă este convertită la graniță înainte ca compilatorul să coboare amestecul la țintă.

Fiecare reprezentare internă este un cetățean de primă clasă, integrat în operator, nu configurat ulterior.

Construit pe Kera, determinist prin design

Aceeași muncă, realizată de un singur motor pe care îl deții, în loc de o grămadă de instrumente de la furnizori lipite împreună.

Framework, motor și compilator într-unul singur

Cinci cicluri de upgrade, cinci suprafețe de securitate, cinci locuri unde se poate strica.

Fiecare rezultat poate fi redat și verificat.

Datele rămân în Europa, pe infrastructura pe care o controlezi.

Fără achiziție de GPU, fără război al ofertelor cu hyperscalerii.

Un singur contract, o singură linie de suport, un singur ciclu de upgrade.

Formatul de stocare nu este de tip acumulator

Dweve Core este un stack complet de calcul AI pentru antrenare și inferență. Majoritatea platformelor AI acoperă doar o parte și lasă restul altor furnizori. Core păstrează crearea modelelor, antrenarea, inferența, kernel-urile, dispatch-ul și implementarea într-un singur sistem coerent. Pentru sarcini binare suportate, Core folosește cu 96% mai puțină energie decât un stack GPU.

25 de familii de formate numerice înregistrate

Sistemele parțiale creează dependență permanentă

Definiția și execuția nu mai coincid treptat.

Hardware nou, sistem de servire nou, comportament nou.

Foaia de parcurs a furnizorului devine foaia ta de parcurs.

Niciun sistem nu poate explica rezultatul.

Dependența persistă pentru că spațiul computațional de dedesubt este doar parțial acoperit.

Core menține schimbările de lățime numerică, împachetare, hardware și implementare într-un singur sistem de implementare. Un algoritm nu devine un produs diferit pentru că se mută de pe un server x86 pe ARM, pe un GPU, pe un browser sau pe o țintă specializată. Operația rămâne denumită, inspectabilă și deținută pe tot parcursul mutării, iar fiecare cale este înregistrată, nu dedusă dintr-o etichetă de format.