Архитектура Phionyx: детерминированный ИИ с нулевым разбросом и снижением нагрузки на 31%
Исследователи представили Phionyx — детерминированную архитектуру выполнения ИИ, разработанную в рамках фреймворка Echoism. В отличие от стандартных вероятностных агентов, Phionyx рассматривает выходы больших языковых моделей как зашумленные сенсорные данные, а не прямые решения. Это позволяет добиться воспроизводимого поведения в приложениях, требующих аудита и контроля.
Архитектура состоит из трёх уровней: детерминированное ядро обработки, которое обрабатывает зашумленные сигналы через канонический конвейер из 46 блоков; унифицированный слой безопасности, обеспечивающий предответный контроль и защиту конфиденциальности; и семантическая система памяти на основе времени с вытеснением кэша по значимости.
Экспериментальная проверка на однопользовательских развёртываниях показала снижение вычислительных затрат примерно на 31% по сравнению с пост-фильтрацией (при 30% небезопасных входных данных в симулированной модели затрат). Система памяти улучшила удержание высокоценных данных до 24% по сравнению с LRU (72% против FIFO при одинаковом объёме кэша, подтверждено бенчмарками).
Phionyx продемонстрировала детерминированное выполнение в 100 повторных запусках с нулевым разбросом управляющих сигналов (проверено хэшированием) и отсутствием незапланированных перезагрузок в тестировании однопользовательской инсталляции.
Публикация описывает архитектуру, её аналитическую структуру и ограниченные экспериментальные данные. Обобщение на распределённые или мультитенантные развёртывания остаётся темой будущих исследований.
