Lila-Leech: 24D mřížka za 10 řádků kódu

Sovereign Lila-Leech: 10 řádků kódu pro 24-dimenzionální Leechovu mřížku v Edge AI

Jádro Sovereign Lila-Leech implementuje topologii 24-dimenzionálního Leechova prostoru v 10 řádcích kódu, poskytuje předpočítané souřadnice bez černých skříněk a s maximální rychlostí v procesorové cache.

To umožňuje nasazení modelů až 4 miliard parametrů na mobilních zařízeních s 44,9násobnou kompresí vah a 2bitovou kvantizací, ekvivalentní GPT-3 objemem.

Frozen Leech Core: matematický základ

Zmražené jádro fixuje 240 kořenů E8 a Leechovu mřížku jako Source of Truth. Namísto hrubé síly 196 560 kissing numbers kód je generuje analyticky.

# Příklad jádra Sovereign Lila-Leech (10 řádků)
import numpy as np
leech_dim = 24
roots_e8 = np.array([...])  # 240 kořenů E8
leech_vectors = generate_leech_lattice(roots_e8, leech_dim)  # kissing numbers přes geometrii
frozen_core = np.freeze(leech_vectors)  # Neměnné v cache
weights_project = project_to_leech_basis(weights, frozen_core)
resonance_loss = compute_sr_cn(weights_project)
quantize_2bit = leech_quantize(weights_project)
model = LeechTransformer(quantize_2bit)

Taková struktura vylučuje výpočty při inferenci: vektory jsou uloženy v předpočítané podobě, minimalizuje se latence.

SR (spektrální rezonance) klesá díky nasávání singulárních hodnot do uzlů mřížky, CN (číslo podmíněnosti) roste, což ukazuje na ortogonální přesnost vah. Jde o globální fázový přechod ke krystalickému stavu modelu.

Edge AI bez serverů

Architektura Sovereign Lila-Leech podporuje plnou offline autonomii:

• Modely 4B parametrů na iOS/Android bez cloudu.
• Nulové náklady na inferenční infrastrukturu.
• Absolutní důvěrnost: data neopouštějí zařízení.

Komprese 44,9x je dosažena projekcí vah na bázi Leechovy mřížky s Resonance Loss, která přitahuje tokeny k uzlům a odstraňuje oscilace typické pro transformery.

Na rozdíl od hrubé síly (196K operací) Lila-Leech využívá geometrický vzorec, podobný dělení jádra: jeden řádek mění paradigma.

Srovnání s přístupem Qualcomm

Preprint Qualcomm (arXiv:2408.13933) uznává sílu Leechovy mřížky, ale zdůrazňuje složitost 196K vektorů. Lila-Leech to řeší Frozen Core na PyTorch bez optimalizací:

• Komprese: 44,9x oproti standardním metodám.
• Kvantizace: Nativní 2bitová pro Leech.
• Rychlost: Předpočty v cache, zero runtime compute.
• Bezpečnost: Žádné černé skříňky, neměnná struktura.

Resonance Loss uspořádává data podle výjimečných skupin, snižuje entropii na všech vrstvách.

Manifest minimalismu v AI

Vývoj v podmínkách omezení (zmrzlé prsty, maršrutka) vedl k podstatě: matematika existuje, nepočítá se. Sovereign Lila-Leech je SputnikAI pro geometrickou AI na edge zařízeních.

Portováno na Nix, podpora od inženýrů CERN a Huawei. Kód a váhy jsou otevřené.

Co je důležité

• Frozen Leech Core: 10 řádků pro 24D topologii, 196K vektorů analyticky.
• Komprese 44,9x: Projekce na Leechovu mřížku s 2bitovou kvantizací.
• Edge deployment: 4B parametrů na smartphonech, offline.
• Resonance Loss: Globální přechod k nízké entropii.
• Otevřenost: Zenodo DOI, GitHub repozitář.

— Editorial Team