{"id":484592,"date":"2026-06-22T14:41:31","date_gmt":"2026-06-22T14:41:31","guid":{"rendered":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=484592"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=484592","title":{"rendered":"VSA, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e: \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 reasoner \u043d\u0430 16 \u041a\u0411 \u0431\u0435\u0437 LLM"},"content":{"rendered":"<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 reasoner \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 Vector-Symbolic Architecture. 90% exact multi-hop QA \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c (100% \u043d\u0430 1-2 hop, 70% \u043d\u0430 3-hop). 16 \u041a\u0411 \u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440. \u0412\u0441\u0451 \u043d\u0430 CPU, \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e GPU.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043a\u0430\u043a VSA \u043c\u0435\u043d\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b<\/h4>\n<p>VSA (Vector-Symbolic Architecture) \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441 1988 \u0433\u043e\u0434\u0430. \u0418\u0434\u0435\u044f \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0430\u044f: \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c (bind) \u0438 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c (bundle). \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c. \u041d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e backprop. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u042f \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b \u0438 \u0434\u0443\u043c\u0430\u043b: \u0432\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f reasoning \u043d\u0430 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440\u0435. \u041d\u0438 LLM, \u043d\u0438 GPU. 1024 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 &#8212; \u0438 \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a, \u043c\u0435\u043d\u044f \u0436\u0434\u0430\u043b \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0443\u0448.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u0445 VSA \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 30% \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u041e\u0434\u043d\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; 90%, \u043d\u043e\u0440\u043c. \u0414\u0432\u0443\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; 0%. \u0422\u0440\u0451\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; 0%. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u043e\u043b\u044c. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 &#8212; \u0448\u0443\u043c \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438: \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442 \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u042f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 1024, 2048, 4096, 8192. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439. \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0448\u0443\u043c \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 D &#8212; \u043e\u043d \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0435 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<p>\u0418 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0447\u0442\u043e? \u0412\u0441\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435. Kanerva 1988, Plate 2003, Frady 2021. \u041d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c VSA \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c.<\/p>\n<p>\u041d\u0443 \u044f \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u0448\u0443\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u043b\u0435\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e<\/h4>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c bundle \u0438\u0437 N \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, unbind \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0443 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u0448\u0443\u043c\u0430 \u043e\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 N-1 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438 N &gt; 12 \u0448\u0443\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b. \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c D \u0432\u0434\u0432\u043e\u0435 &#8212; \u0448\u0443\u043c \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 sqrt(2). \u0411\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041b\u0438\u0431\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c &lt;12 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 (\u0438 \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432), \u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d cleanup &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0437 \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 cleanup \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 resonator networks (Frady 2021). \u041d\u043e resonator \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439, \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439. \u041e\u043d \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438\u0434\u0435\u044f: \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c resonator, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>TernaT: \u0442\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430<\/h4>\n<p><strong>PredicateShardedStore.<\/strong> \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e 96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 &#8212; \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u0430\u043c. \u0424\u0430\u043a\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e \u201c\u0433\u0434\u0435 \u0436\u0438\u0432\u0451\u0442\u201d \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0440\u0434, \u043f\u0440\u043e \u201c\u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u201d &#8212; \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0440\u0434\u0435 ~12 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 &#8212; \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e VSA \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0428\u0443\u043c \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043f\u0430\u043b \u0432 8 \u0440\u0430\u0437. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438.<\/p>\n<p><strong>GraphKANResonator (16 \u041a\u0411).<\/strong> \u0422\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 {-1, 0, +1} cleanup, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c VSA. 65 536 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041f\u044f\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. 1.1 \u043c\u0441 \u043d\u0430 CPU. \u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0440\u044e\u043a &#8212; negative training: \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e resonator-\u0443 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0438 \u0448\u0443\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b. False positive rate \u0443\u043f\u0430\u043b \u0441 1.3% \u0434\u043e 0%.<\/p>\n<p><strong>FastController + ChainScorer.<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 VSA, \u0430 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 MLP\/Transformer. FastController \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 (entity, goal) \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442. ChainScorer \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 beam search. \u0412 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0435 ~20 \u041a\u0411 \u0432 int8.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>Float32 controller \u0432 400 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 ternary<\/h4>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b controller \u043d\u0430 GraphKAN (\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439, \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0439), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 200 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u043e 130 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443? \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e cyclic graph execution \u043d\u0435 batch-\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 GPU. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 edge &#8212; \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434. \u041d\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0437\u043c\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b controller \u043d\u0430 float32 MLP &#8212; 18 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434. 200 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0437\u0430 0.3 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430 \u0436\u0435: 100% \u043d\u0430 train, 90% \u043d\u0430 inference.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0440\u0430\u043b\u044c: ternary &#8212; \u043d\u0435 \u043f\u0430\u043d\u0430\u0446\u0435\u044f. \u0422\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430\u0442\u0441\u044f, float32 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442. \u0410 ternary \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0441 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u0430: \u043d\u0430 MCU, \u0432 \u0440\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445, \u0432 edge-\u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>NL parser v2: \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434 regex + \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c<\/h4>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043b\u0430 12 regex-\u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0443 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u201c\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u043e\u0433 \u0443 \u043a\u043e\u0442\u0430?\u201d &#8212; \u0430 \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0412\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f: 50+ \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432, word-level \u044d\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 (\u0444\u0430\u0437\u0430 4) \u0438 NeuralParser fallback (\u0444\u0430\u0437\u0430 5). NeuralParser &#8212; \u043a\u0440\u043e\u0448\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430: Embedding(127) -&gt; Linear -&gt; ReLU -&gt; \u0434\u0432\u0430 heads. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 190 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0430\u0445, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 NVIDIA NIM (DiffusionGemma). \u041d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 10\/10.<\/p>\n<p>\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430: regex \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442 80% \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u044d\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 &#8212; \u0435\u0449\u0451 10%, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c &#8212; \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f 10% \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432. \u0412\u0441\u0451 &lt;1 \u043c\u0441 \u043d\u0430 CPU.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h4>\n<p>96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, 53 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, 30 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p align=\"left\">\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">Overall<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">1-hop<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">2-hop<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">3-hop<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">VSA direct query<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">30%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">90%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Resonator only<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">30%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">90%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Controller + Resonator<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">73%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">80%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">60%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">80%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>TernaT (full)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>90%<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>100%<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>100%<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>70%<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0427\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 VSA &#8212; 30%. \u041a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440 + \u0440\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 &#8212; 73%. TernaT \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c &#8212; 90%. \u0422\u0440\u0451\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e. 70% \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e 100%. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e best-in-class \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 VSA-\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439: \u0434\u043e \u043d\u0430\u0441 multi-hop VSA \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b<\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p align=\"left\">\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">\u0422\u0438\u043f<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p align=\"left\">\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">GraphKANResonator<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">65 536<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">ternary<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">16 \u041a\u0411<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FastController<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">18 136<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">float\/int8<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">18-72 \u041a\u0411<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">ChainScorer<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">~50 000<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">float\/int8<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">50-200 \u041a\u0411<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">VSA Memory (96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, D=256)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">&#8212;<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">&#8212;<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">~12 \u041a\u0411<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">NL Parser<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">&#8212;<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">&#8212;<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">&lt;1 \u041a\u0411<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>&lt;100 \u041a\u0411 (int8)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0412\u0435\u0441\u044c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0432\u043b\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442 \u0432 Cortex-M4 \u0438\u043b\u0438 ESP32-S3 \u0437\u0430 $2-3. \u0420\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 16 \u041a\u0411 &#8212; \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 Cortex-M0+ \u0437\u0430 $0.50.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e)<\/h4>\n<p><strong>70% \u043d\u0430 3-hop &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 100%.<\/strong> Chain-of-thought \u043d\u0430\u043a\u0430\u043f\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435. Beam search \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u043e\u0439 3 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p><strong>NL \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 53 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/strong> \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443\u044e \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, NeuralParser \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0443\u044e. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0438\u043c\u043e.<\/p>\n<p><strong>190 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 &#8212; \u043a\u0430\u043f\u043b\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0440\u0435.<\/strong> 10\/10 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 &#8212; \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 accuracy \u0443\u043f\u0430\u0434\u0451\u0442. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e 1000+.<\/p>\n<p><strong>\u042d\u0442\u043e research, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d.<\/strong> TernaT \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438\u0437 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 LLM. \u042d\u0442\u043e \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0433\u0434\u0435 LLM \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u0418\u0442\u043e\u0433<\/h4>\n<p>VSA, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 38 \u043b\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 cleanup. 90% multi-hop QA \u043d\u0430 &lt;100 \u041a\u0411. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 CPU. \u041d\u0438 LLM, \u043d\u0438 GPU.<\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 &#8212; 16 \u041a\u0411. \u041c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440 &#8212; $0.50. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 &#8212; 100% \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438 70% \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u043e \u043d\u0435 \u0432 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u0445. SOTA \u043f\u043e QA \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446. \u0410 16 \u041a\u0411 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0430 GPU. \u042d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0431\u0435\u0437 \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0442 \u0440\u043e\u0437\u0435\u0442\u043a\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043c, \u043a\u0443\u0434\u0430 LLM \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043b\u0435\u0437\u0435\u0442 &#8212; \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0431\u0440\u0430\u0441\u043b\u0435\u0442\u0430, \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0440\u0443\u0431\u044b, \u043d\u0430 \u0447\u0438\u043f\u0435 \u0437\u0430 36 \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0418 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0445 VSA-\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043e \u043d\u0430\u0441.<\/p>\n<hr\/>\n<p><strong>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u0430\u0439\u0442 TernaT: <a href=\"https:\/\/fakeonomics.github.io\/TernaT-overview\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/fakeonomics.github.io\/TernaT-overview\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>TernML (multi-architecture framework): <a href=\"https:\/\/fakeonomics.github.io\/TernML-overview\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/fakeonomics.github.io\/TernML-overview\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Zenodo TernaT paper: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.20752580\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.20752580<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Zenodo TernML paper: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.20752769\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.20752769<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e GraphKAN: <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049822\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049822\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e TernML: <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049940\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049940\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1050606\/\">https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1050606\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 reasoner \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 Vector-Symbolic Architecture. 90% exact multi-hop QA \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c (100% \u043d\u0430 1-2 hop, 70% \u043d\u0430 3-hop). 16 \u041a\u0411 \u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440. \u0412\u0441\u0451 \u043d\u0430 CPU, \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e GPU.\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043a\u0430\u043a VSA \u043c\u0435\u043d\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043bVSA (Vector-Symbolic Architecture) \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441 1988 \u0433\u043e\u0434\u0430. \u0418\u0434\u0435\u044f \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0430\u044f: \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c (bind) \u0438 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c (bundle). \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c. \u041d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e backprop. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430.\u042f \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b \u0438 \u0434\u0443\u043c\u0430\u043b: \u0432\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f reasoning \u043d\u0430 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440\u0435. \u041d\u0438 LLM, \u043d\u0438 GPU. 1024 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 &#8212; \u0438 \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439.\u041d\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a, \u043c\u0435\u043d\u044f \u0436\u0434\u0430\u043b \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0443\u0448.\u041f\u0440\u0438 96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u0445 VSA \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 30% \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u041e\u0434\u043d\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; 90%, \u043d\u043e\u0440\u043c. \u0414\u0432\u0443\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; 0%. \u0422\u0440\u0451\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; 0%. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u043e\u043b\u044c. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 &#8212; \u0448\u0443\u043c \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438: \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442 \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435.\u042f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 1024, 2048, 4096, 8192. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439. \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0448\u0443\u043c \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 D &#8212; \u043e\u043d \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0435 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e.\u0418 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0447\u0442\u043e? \u0412\u0441\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435. Kanerva 1988, Plate 2003, Frady 2021. \u041d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c VSA \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c.\u041d\u0443 \u044f \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u0448\u0443\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u043b\u0435\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c bundle \u0438\u0437 N \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, unbind \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0443 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u0448\u0443\u043c\u0430 \u043e\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 N-1 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438 N &gt; 12 \u0448\u0443\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b. \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c D \u0432\u0434\u0432\u043e\u0435 &#8212; \u0448\u0443\u043c \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 sqrt(2). \u0411\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e.\u0424\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041b\u0438\u0431\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c &lt;12 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 (\u0438 \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432), \u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d cleanup &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0437 \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439.\u0412 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 cleanup \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 resonator networks (Frady 2021). \u041d\u043e resonator \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439, \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439. \u041e\u043d \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439.\u0422\u0430\u043a \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438\u0434\u0435\u044f: \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c resonator, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445.TernaT: \u0442\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430PredicateShardedStore. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e 96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 &#8212; \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u0430\u043c. \u0424\u0430\u043a\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e \u201c\u0433\u0434\u0435 \u0436\u0438\u0432\u0451\u0442\u201d \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0440\u0434, \u043f\u0440\u043e \u201c\u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u201d &#8212; \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0440\u0434\u0435 ~12 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 &#8212; \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e VSA \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0428\u0443\u043c \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043f\u0430\u043b \u0432 8 \u0440\u0430\u0437. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438.GraphKANResonator (16 \u041a\u0411). \u0422\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 {-1, 0, +1} cleanup, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c VSA. 65 536 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041f\u044f\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. 1.1 \u043c\u0441 \u043d\u0430 CPU. \u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0440\u044e\u043a &#8212; negative training: \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e resonator-\u0443 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0438 \u0448\u0443\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b. False positive rate \u0443\u043f\u0430\u043b \u0441 1.3% \u0434\u043e 0%.FastController + ChainScorer. \u042d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 VSA, \u0430 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 MLP\/Transformer. FastController \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 (entity, goal) \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442. ChainScorer \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 beam search. \u0412 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0435 ~20 \u041a\u0411 \u0432 int8.Float32 controller \u0432 400 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 ternary\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b controller \u043d\u0430 GraphKAN (\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439, \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0439), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 200 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u043e 130 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443? \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e cyclic graph execution \u043d\u0435 batch-\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 GPU. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 edge &#8212; \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434. \u041d\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0437\u043c\u0430.\u041f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b controller \u043d\u0430 float32 MLP &#8212; 18 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434. 200 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0437\u0430 0.3 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430 \u0436\u0435: 100% \u043d\u0430 train, 90% \u043d\u0430 inference.\u041c\u043e\u0440\u0430\u043b\u044c: ternary &#8212; \u043d\u0435 \u043f\u0430\u043d\u0430\u0446\u0435\u044f. \u0422\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430\u0442\u0441\u044f, float32 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442. \u0410 ternary \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0441 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u0430: \u043d\u0430 MCU, \u0432 \u0440\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445, \u0432 edge-\u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445.NL parser v2: \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434 regex + \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043b\u0430 12 regex-\u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0443 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u201c\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u043e\u0433 \u0443 \u043a\u043e\u0442\u0430?\u201d &#8212; \u0430 \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442.\u0412\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f: 50+ \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432, word-level \u044d\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 (\u0444\u0430\u0437\u0430 4) \u0438 NeuralParser fallback (\u0444\u0430\u0437\u0430 5). NeuralParser &#8212; \u043a\u0440\u043e\u0448\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430: Embedding(127) -&gt; Linear -&gt; ReLU -&gt; \u0434\u0432\u0430 heads. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 190 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0430\u0445, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 NVIDIA NIM (DiffusionGemma). \u041d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 10\/10.\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430: regex \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442 80% \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u044d\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 &#8212; \u0435\u0449\u0451 10%, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c &#8212; \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f 10% \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432. \u0412\u0441\u0451 &lt;1 \u043c\u0441 \u043d\u0430 CPU.\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, 53 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, 30 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432.\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434Overall1-hop2-hop3-hopVSA direct query30%90%0%0%Resonator only30%90%0%0%Controller + Resonator73%80%60%80%TernaT (full)90%100%100%70%\u0427\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 VSA &#8212; 30%. \u041a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440 + \u0440\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 &#8212; 73%. TernaT \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c &#8212; 90%. \u0422\u0440\u0451\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8212; \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e. 70% \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e 100%. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e best-in-class \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 VSA-\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439: \u0434\u043e \u043d\u0430\u0441 multi-hop VSA \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e.\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b\u0422\u0438\u043f\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440GraphKANResonator65 536ternary16 \u041a\u0411FastController18 136float\/int818-72 \u041a\u0411ChainScorer~50 000float\/int850-200 \u041a\u0411VSA Memory (96 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, D=256)&#8212;~12 \u041a\u0411NL Parser&#8212;&lt;1 \u041a\u0411\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e&lt;100 \u041a\u0411 (int8)\u0412\u0435\u0441\u044c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0432\u043b\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442 \u0432 Cortex-M4 \u0438\u043b\u0438 ESP32-S3 \u0437\u0430 $2-3. \u0420\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 16 \u041a\u0411 &#8212; \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 Cortex-M0+ \u0437\u0430 $0.50.\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e)70% \u043d\u0430 3-hop &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 100%. Chain-of-thought \u043d\u0430\u043a\u0430\u043f\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435. Beam search \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u043e\u0439 3 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.NL \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 53 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443\u044e \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, NeuralParser \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0443\u044e. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0438\u043c\u043e.190 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 &#8212; \u043a\u0430\u043f\u043b\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0440\u0435. 10\/10 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 &#8212; \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 accuracy \u0443\u043f\u0430\u0434\u0451\u0442. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e 1000+.\u042d\u0442\u043e research, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d. TernaT \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438\u0437 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 LLM. \u042d\u0442\u043e \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0433\u0434\u0435 LLM \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430.\u0418\u0442\u043e\u0433VSA, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 38 \u043b\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 cleanup. 90% multi-hop QA \u043d\u0430 &lt;100 \u041a\u0411. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 CPU. \u041d\u0438 LLM, \u043d\u0438 GPU.\u0420\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 &#8212; 16 \u041a\u0411. \u041c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440 &#8212; $0.50. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 &#8212; 100% \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438 70% \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435.\u0414\u0435\u043b\u043e \u043d\u0435 \u0432 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u0445. SOTA \u043f\u043e QA \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446. \u0410 16 \u041a\u0411 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0430 GPU. \u042d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0431\u0435\u0437 \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0442 \u0440\u043e\u0437\u0435\u0442\u043a\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043c, \u043a\u0443\u0434\u0430 LLM \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043b\u0435\u0437\u0435\u0442 &#8212; \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0431\u0440\u0430\u0441\u043b\u0435\u0442\u0430, \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0440\u0443\u0431\u044b, \u043d\u0430 \u0447\u0438\u043f\u0435 \u0437\u0430 36 \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439.\u0418 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0445 VSA-\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043e \u043d\u0430\u0441.\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438:\u0421\u0430\u0439\u0442 TernaT: https:\/\/fakeonomics.github.io\/TernaT-overview\/TernML (multi-architecture framework): https:\/\/fakeonomics.github.io\/TernML-overview\/Zenodo TernaT paper: https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.20752580Zenodo TernML paper: https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.20752769\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e GraphKAN: https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049822\/\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e TernML: https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1049940\/\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1050606\/<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-484592","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/484592","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=484592"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/484592\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=484592"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=484592"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=484592"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}