S1
Códigos de población dispersos
Los conceptos viven como actividad dispersa y distribuida sobre un sustrato, no como embeddings dentro de una matriz densa. La interferencia está acotada; la composición es geométrica.
Sustrato · Investigación activa
Arquitectura, no un modelo más grande.
Un sustrato de cómputo de inspiración biológica para la cognición post-transformer.
Qué es Stamen
Arquitectura, no un modelo más grande
Stamen parte de la premisa de que el siguiente paso en la cognición artificial no son más parámetros sino un sustrato diferente. Tratamos la representación, la composición y el recuerdo como operaciones de primera clase del stack hardware-software, no como efectos secundarios emergentes de la atención. El resultado es un sustrato funcional donde lo que el sistema sabe está estructurado, donde lo que computa es local y consciente del consumo energético, y donde se puede añadir conocimiento nuevo sin reescribir el antiguo.
Principios del sustrato
Cuatro ideas que organizan el stack
Stamen tiene criterio propio. Cada capa se compromete con un pequeño conjunto de principios organizativos tomados de la neurociencia cortical y del cómputo alineado con el sustrato.
S2
Bucles localmente recurrentes
El cómputo se descompone en bucles cortos que hablan con los vecinos, no en spans de atención largos sobre todo. La latencia se mantiene plana conforme crece el sustrato.
S3
Enrutamiento consciente de la energía
Los caminos se planifican con atención explícita al coste de cómputo. El sustrato inactivo está genuinamente inactivo, por lo que las cargas de trabajo escalan con la relevancia, no con el recuento de parámetros.
S4
Memoria nativa del sustrato
La memoria es parte del sustrato, no un almacén externo pegado a posteriori. Leer, escribir y vincular son operaciones nativas.
Una forma diferente
Atención densa frente a sustrato disperso.
Both compute. Only one is organized.
Todo habla con todo.
Localidad más códigos dispersos.
Coste de composición
Cuadrático en tokens
Local en el sustrato
Interferencia
Catastrófica al actualizar
Acotada por la dispersión
Cómputo inactivo
Sigue pagando la factura
Genuinamente inactivo
Memoria
Externa, pegada a posteriori
Operación nativa del sustrato
Crecimiento de latencia
Crece con el contexto
Plana con el sustrato
Progreso
Cómo llegó Stamen hasta aquí
- 01
Fase 1
Prueba de concepto del sustrato
Primera versión funcional del sustrato, con códigos de población dispersos conectados a una interfaz de representación utilizable. Benchmarks internos establecidos.
- 02
Fase 2
Negativo honesto sobre un puente hardware
Un puente acelerador propuesto fue falsificado a escala frente a líneas base densas altamente optimizadas. El resultado reformuló el plan de silicio y está documentado como un negativo publicado.
- 03
Fase 3
Todos los tests de gating cerrados
Los tests de gating a nivel de sustrato, incluido el comportamiento strict-max bajo perturbación controlada, cerraron todos dentro del límite objetivo.
- 04
Fase 4
Compuesto con Heddle y Atelier
Stamen conectado a la memoria estructurada y al entrenador de desarrollo, produciendo las primeras ejecuciones de extremo a extremo del stack cognitivo sobre datos reales.
Measured
5/5
Tests de gating de sustrato de fase 3 cerrados
Strict-max ceiling contained at 1.32%. Zero outstanding red gates at last review.
Dónde aparece Stamen
Corriente abajo del sustrato
Sustrato Stamen
Razonamiento transversal insignia
Stamen es el sustrato de cómputo que subyace a nuestra línea de modelos insignia RL-X1. La calidad del razonamiento en tareas de largo horizonte es una propiedad del sustrato, no un truco de ventana de contexto.
Memoria estructurada composable
Heddle vincula y recupera sobre representaciones nativas de Stamen. La composición permanece composicional; el recuerdo escala con la estructura, no con el recuento de tokens.
Silicio alineado con el sustrato
Las generaciones de Obsidian se diseñan sobre los mismos primitivos que usa Stamen, de modo que la física del chip y la geometría de la cognición comparten un principio organizador.
“We optimised the substrate the way you would optimise a microcircuit: locality, energy, and structure first. The model is what falls out.”
Investigación relacionada
El trabajo detrás de Stamen.
Disponible a través de