nightly_kitty

Разработка новой модели интернета по аналогии с LLM.

Сейчас IP и DNS ничего не хранят: они только говорят, где лежит информация (адресация по месту). Хранят сами серверы. У LLM иначе: знания размазаны по весам, и «адрес» факта нельзя указать, он существует как паттерн во всей сети. Токены тоже не хранилище, а входной алфавит. Хранилище в LLM это веса, а доступ к ним даёт контекст запроса.

Поэтому идея: перейти от адресации по месту к адресации по смыслу.
Модель: «семантическая сеть» (Semantic Mesh)

1. Адрес = вектор смысла. Вместо example.com → 93.184.x.x единица адресации это эмбеддинг. Запрос превращается в вектор и маршрутизируется к узлам, чьи данные ближе всего в семантическом пространстве. Технически это Kademlia/DHT, где метрика расстояния не XOR, а косинусная близость (приближённый поиск ближайших соседей, как HNSW или LSH).

2. Узлы как эксперты (Mixture of Experts).
Каждый узел специализируется на области смысла и объявляет свой «центроид». Роль DNS играет обученный маршрутизатор (gating), который выбирает top-k узлов под запрос. Корневых серверов нет, топология выучивается из того, кто на какие запросы реально отвечает хорошо.

3. «Токен» знания.
Единица хранения это не страница, а атомарный фрагмент: утверждение, факт, абзац. У него есть:

эмбеддинг (адрес по смыслу),
хеш содержимого (как в IPFS, для проверки целостности),
подпись и источник,
время создания.

4. Хранение через перекрытие. Фрагменты кодируются с избыточностью (erasure coding) по многим узлам, так что любой фрагмент восстанавливается из части реплик. Это аналог распределённого представления в весах: потеря одного узла не стирает знание. Дедупликация идёт на уровне смысла: один факт хранится один раз, а страницы становятся композициями ссылок на факты.

5. Доступ через «внимание».
Запрос приходит на несколько узлов, каждый возвращает фрагменты с оценкой релевантности и доверия. Клиент собирает ответ взвешенной агрегацией, как attention поверх найденных фрагментов (по сути RAG, только на уровне протокола).

6. Обновление. Новые знания добавляются как дельты, похожие на fine-tuning/LoRA: узел публикует патч к области смысла, а старые версии остаются доступны по хешу.

Главные проблемы

Общая система координат. Эмбеддинги разных моделей несовместимы. Нужен стандарт «семантического IP»: зафиксированная модель с версионированием. Это самая трудная часть.
Потери. LLM сжимают с потерями и галлюцинируют. Поэтому в сети эмбеддинг служит только для поиска, а сам контент хранится дословно и проверяется по хешу.
Отравление. Можно подсунуть вредоносные фрагменты с «правильными» векторами. Нужны репутация узлов и подписи.
Приватность и цензура. Семантические запросы раскрывают о пользователе больше, чем доменное имя. Понадобятся приватный поиск (PIR) или онион-подобная маршрутизация.
Латентность. Поиск по соседям медленнее прямого перехода по IP, так что нужен кеш популярных областей.

@Digitual@mastodon.ml кстати, антропошный Клод тоже не плох для оценки возможных идей с точки зрения критики и их развития

@Digitual@mastodon.ml кстати, как мне кажется, академические академики часто вполне себе контактные люди (если им не писать совсем уж дичь). а учитывая, что в космоолгии полно еще нерешенных проблем и вопросов, твою работу вполне себе могут адекватно воспринять.
А вообще для этих целей есть "архив.орг", так что - "куда отправить" кажется не является большой проблемой.​​

https://www.youtube.com/shorts/jCnoks_9E14?feature=share
​​
cc @Chia