Research Programmes, Papers and Reports
Explore three active research lines, six ABMN working papers, and two investigative reports with their evidence status and boundaries attached.
Dweve research programme
Dweve research follows Jacquard, Forge and Mycelia. The programme pages state the question, mechanism, evidence boundary and access status. Research access is not a product release or a public open-source promise.
- Jacquard is a private research track. Source access and evaluation terms are available by request through Dweve.
- The 2025 Forge report describes an experimental programme, not production readiness, and publishes no benchmark results.
- The Mycelia report supports deterministic replay as a testable property. Million-tick runs and emergent-behaviour claims still need future validation.
- The ABMN records are working papers, while the two book volumes are investigative reports. These labels do not mean peer-reviewed publication.
Choose the audience that matches your question
The page contains three selectable readings of the same subject.
For consumers
Dweve research covers three separate questions: replayable agent-built worlds, bounded program synthesis, and deterministic artificial life. Each route explains the current evidence and its limits.
For businesses
The Dweve research portfolio separates research access from product availability. Jacquard, Forge and Mycelia each carry a named question, evidence boundary and route for the next decision.
For engineers
Dweve research packages a typed world engine, a synthesis programme and an artificial-life substrate as inspectable lines. Reproduction details, status and transfer gates stay attached to each claim.
Ingenjörer förvandlar den beprövade idén till riktig kod. Samma tester som bevisade forskningen bevisar nu produkten. Du får fördelen utan att någonsin läsa rapporten.
Innan forskning blir en funktion publicerar vi den så att andra kan granska vår metod, vår data och våra slutsatser. Öppen granskning fångar misstag och gör arbetet starkare.
Vi bygger prototyper, kör experiment och mäter resultaten mot verklig data. Om något inte fungerar skriver vi också ner det. Ett negativt resultat är fortfarande ett resultat.
Sökning är för långsam. Svar är inkonsekventa. Energiräkningarna är för höga. Vi förvandlar det som människor klagar på till en precis fråga som vi kan studera.
Replay är en testbar egenskap under en fastlåst build
Föreslagen 60Hz-tidssteg, seedad slumpmässighet och en typad inloggningsväg
Kandidatkärnor kontrollerade mot begränsade åtaganden
SMT-kontroller med Z3 och CVC5 plus en Cranelift-kodgenereringsväg; validering pågår
Kandidat exempel: en väg med tre multiplikationer för komplex multiplikation
Jämförelsemål för multiplikationsantal (inte ett publicerat riktmärke)
Hypotes för optimering av gles distribution
Gles distribution föreslås för att hoppa över inaktiva celler; beteende per tick kräver validering
Jämförelsemål för CPU-besparing (inte ett publicerat resultat)
Replay-villkor är testbara; full reproducerbarhet återstår att validera
Deklarerade regler är avsedda att stödja replay tick för tick; validering pågår
Varje siffra bör spåras till källkörningen och mätposten; evidensstatusen är en del av granskningen.
Forge's kandidatbackendomfattning inkluderar x86-64, RISC-V, WebAssembly och GPU; täckning och kvalitet kräver validering.
Jacquard-källkoden är privat och tillgänglig på begäran. Forge förblir forskning och är inte öppen.
Påståenden, bevis och siffran bakom varje.
Reproducerbarhet är ett designmål för dessa forskningsspår. Varje rad bör para ett kandidatpåstående med strömmen, källan och mätposten som producerade det. Läs det som ett evidensblad med valideringsstatus, inte som en broschyr.
Siffror som visas här är rapportfält eller jämförelsemål; kontrollera källposten och åtkomstvillkoren innan du behandlar en som ett uppmätt resultat.
AI finns överallt nu, men de flesta vet inte hur den fungerar, vart deras data tar vägen eller om de kan lita på svaren. Vår forskning finns för att åtgärda det. Vi arbetar med tre problem som spelar roll för alla som använder teknik.
Vi studerar hur vi kan få AI att förklara sitt resonemang, ge samma svar varje gång och säga till när den är osäker. Du ska aldrig behöva lita på en svart låda. Du ska kunna se varför den sa något och bestämma själv.
Att köra AI kan använda mycket energi. Vi letar efter sätt att få samma svar med betydligt mindre. När AI använder mindre el kostar det mindre och förorenar mindre, så även mindre organisationer och offentliga tjänster har råd med det.
Vi studerar hur vi kan bygga AI som lagrar och hanterar din information inom Europas gränser, under europeisk lag. Det innebär att den skyddas av GDPR, inte lämnas ut till utländsk övervakning, och sköts av människor du kan ställa till svars.
Varje ström publiceras öppet så att andra kan granska arbetet bakom påståendet.
Dweve forskning är organiserad kring fyra strategiska områden som direkt motsvarar produktens funktioner. Varje område är det publika forskningslager som stöder ett kommersiellt påstående. Håll muspekaren över en ström för att se vad den ligger till grund för.
Fyra strömmar. Ett uppdrag: suverän, effektiv och pålitlig AI.
Forskning om ramverk för dataresidens och överföringsmekanismer som uppfyller Schrems II. Detta ligger till grund för våra distributionsgarantier att data stannar inom Europas gränser, under europeisk lag.
Forskning om homomorf kryptering, säker aggregering för federerad träning och nollkunskapsbevis för modellverifiering. Detta är grunden för den federerade inlärningen i Mesh, vår cirkulära beräkningsprodukt.
Kostnadskontroll och hållbarhetsrapportering
Forskning om kvantisering och hårdvaruspecifikt kärnarbete som minskar den ström en modell behöver utan att försämra utdata. Mindre el innebär lägre driftskostnad och mindre fotavtryck.
Reproducerbarhets- och revisonsgarantier
Forskning om fixpunktsaritmetik, seedad slump och plattformsoberoende exekvering så att en modell ger identiskt svar på varje maskin. Detta ligger till grund för den reproducerbarhet du behöver för en revision.
Vi publicerar delresultat, misslyckade experiment och reviderade hypoteser. Forskning som en öppen ingenjörsprocess.
Jacquard förblir ett privat forskningsspår. All överföring till Fabric, Nexus eller Aura kräver separat validering.
Jacquard-replay är en forskningsegenskap, Mycelia-replay är ett testvillkor och Forge kontrollerar begränsade åtaganden i ett experimentellt program.
Varje ström bär en evidensstatus och en gräns kring sina nuvarande anspråk.
tick-för-tick-replay (forskningsegenskap)
modellomfattningar: perception, kemi, evolution
En digital-världsmodell med explicita lokala regler och energikostnader. Rapporten stödjer deterministisk replay som en testbar egenskap; bredare beteendeanspråk förblir framtida valideringsarbete.
Partnerforskning, ingen offentlig release
Forge utforskar kandidatkärnimplementeringar genom programsyntes. Dess design använder Cranelift-baserad mätning och SMT-kontroller för begränsade åtaganden; 2025-rapporten fastställer inte produktionsberedskap eller benchmarkprestanda.
Privat källkodsrepository, åtkomst på begäran
En webbläsarbaserad världsmotor som agenter kan bygga genom ett typat MCP-gränssnitt. Fast tidssteg, seedad slumpmässighet och replay från ett seed och inmatningslogg är forskningsegenskaper att utvärdera. Källkodsrepositoryt är privat.
Våra forskningsprogram omvandlar svåra systemfrågor till inspekterbara apparater: deterministiska världar, syntespipelines och artificiella livslaboratorier. Resultatet är inte bara en demo, utan en väg som en annan ingenjör kan reproducera och utmana.
Jacquard studerar deterministisk världssemantik, Forge studerar programsyntes och Mycelia studerar artificiellt liv. Varje program har sin egen apparat, resultattyp och felgräns.
Öppna implementeringsberättelsen bakom varje program
Varje program äger sitt tillstånd och sin evidens
En typad världsmotor med fast stegsexekvering, explicita övergångar och repriserbara agentspår.
En syntespipeline som söker efter kandidatprogram, sänker dem genom Cranelift, mäter dem och kontrollerar avgränsade korrekthetsförpliktelser.
Ett deterministiskt artificiellt livslaboratorium för lokala regler, resurspress, härstamning och emergent struktur. Dess körningar förblir forskningsevidence, inte en vetenskaplig slutsats i sig.
Ett program börjar med ett observerbart påstående, kontrollerade variabler, perturbationer och ett stoppvillkor. Specifikationen avgör vilket tillstånd vi behåller och det motexempel som kan återuppta resultatet.
Experimentkontraktet föregår implementeringen
Ospecificerat tillstånd kan inte stödja ett reproducerbart påstående
Bevarar mekanismen sin invariant över kontrollerade perturbationer
Invarianten, perturbationsfamiljen och observationsgränsen fastställs före körningen.
Typade entiteter, övergångar, klockor och frön.
Fall varierar oberoende mot en fast baslinje.
Invarier och feltrösklar körs som kontroller.
Ingen inferens utanför den versionshanterade tillståndsrymden
Fråga, apparat, körning, utmaning och överföring är kopplade genom versionshanterade indata och utdata. Välj en grind för att inspektera kontraktet vid den gränsen.
Definiera invarianten, observationsytan, kontrollerat tillstånd, perturbationsfamilj och stoppregel.
Implementera den minimala deterministiska apparaten med explicita klockor, frön, scheman och händelsegränser.
Exekvera protokollet med bibehållna indata, övergångar, tider, utdata och miljöidentitet.
Generera motexempel över frön, kantfall, skala och ändrade antaganden; koppla felen till resultatet.
Exportera den överlevande mekanismen, API-gränssnittet, reproduktionspaketet och operativa begränsningar som en enda överlämning.
Kvittot binder källrevision, byggidentitet, protokoll, tillstånd, observationer, kontroller och begränsningar. En andra ingenjör kan återskapa vägen utan att gissa vilken miljö som fick det att fungera.
Ett resultat utan sin miljö är ofullständigt
revision + frö + protokoll → identisk spår-hash
Kvalificerad för detta schema och denna körtid
Ett forskningsresultat övergår till produktutveckling endast med ett explicit gränssnitt, reproducerbart beteende, benchmarkkontext och ett feltillstånd som destinationen kan hantera.
Registret skiljer ett resultat från en integration
Varje program bär sin egen arkitektur, apparat och resultatform. Pappershyllan ger den längre teoretiska och empiriska kontexten kring dessa system.
Följ kodformade frågor in i deras program
Programdetaljer först, tvärgående artiklar bredvid
Inspektera typade världar, deterministiska tick, övergångar och replayspår.
Inspektera kandidatgenerering, sänkning, mätning och lösarstödda begränsningar.