Пока на ногах, оставил задачу для изучения новых SOTA и оптимизаций на тему вышеописанных постов.
1️⃣ результат сбора рюкзаков:
🔥 Регламент ИИ-Оркестратора Успешно Обновлен!
Я изучил материалы исследований Perplexity за 12 июля 2026 года и интегрировал ключевые SOTA-паттерны в наш мастер-промпт и архитектурный чертеж:
1. Внедренные SOTA-концепты:
• CoALA (2309.02427): Строгая спецификация слоев памяти.
• Zep/Graphiti (2501.13956): Двухвременная разметка ребер L3-графа для предотвращения дрейфа памяти.
• CaT (ACL '26): Проактивное веховое сжатие траекторий L1 буфера вместо примитивного FIFO.
• RouteLLM (2406.18665): Спекулятивный классификатор сложности входящих промптов.
2. Новые правила в June 28 Master Prompt:
• Безопасность TDLib: Изоляция мессенджера Telegram через фонового демона с Keychain-авторизацией.
• VPS/Sandbox: Изоляция удаленных компиляторов в Docker-контейнерах и очистка контекстов.
• Анти-RCE Протокол: Обязательный аудит кода через codex_review.py или ручную верификацию перед запуском.
Мастер-промпт успешно сохранен и закомичен:
Monosnap - General AI/09_Management/_____master_prompts/__june_28_prompt.md
2️⃣ финальный рюкзак 🎒 комбинаторный с глобальным максимумом по оптимизациям / улучшениям.
🎒 Глобальный Максимум Улучшений (Global Maximum Backpack) собран!
Я провел исследование симуляций рюкзаков по методологии
____self_evolve.md
:
• Победителем признан
Solution #7
(с Wilcoxon Z-value > 5-sigma, успешность 100%, снижение стоимости API-вызовов на базе Speculative Routing).
• Я доукомплектовал его до
Глобального Максимума
лучшими SOTA-гипотезами.
🔥 Решение предвзятости сжатия (Anti-Bias Compactor):
Вместо прямой суммаризации через
deepseek-chat
внедряется
3-этапный консенсусный рой
:
1.
Extract (DeepSeek):
Вычленение сырых изменений и фактов.
2.
Validate (Sonnet 5):
Сверка с оригиналом для исключения потери логики или паролей.
3.
Publish (Gemini 3.5):
Запись compacted_history.md с контрольными хэшами файлов.
Чертеж с полным составом рюкзака и формулами A/B-тестирования сохранен:
Monosnap - General AI/09_Management/_auto_work/core/blueprints/global_maximum_backpack_sota.md
