7.2 KiB
Новое демо: AltAI Pet lab
http://10.9.8.230:8082/ — кошки/собаки, KNP CUDA, official CIFARtest1427/2000=71,35%. Читать reports/2026-10-15/Отчёт_Кошки_собаки.md и pets-knp/README.md. Head-v2 валиден; runtime/head не использовать. GoldenModel здесь не проверен. Старые цифры8080/8081 не менялись.
Последний этап: нативные цифры AltAI, 2026-10-15
Сначала прочитать reports/2026-10-15/Отчёт_AltAI_native.md и HANDOFF-native-2026-10-15.md. Исходники mnist-altai-native, runtime /home/user/run/mnist-altai-native. Нативный AltAILIF/Delta:97,76% на test10000 в KNP CPU/CUDA, все hidden/output counts exact. Официальный GoldenModel backend1.0.2 (AltAIv1_GoldenModel) exact на первых1000,975 правильных, стандартные4×4/2 копии в каждом из8 независимых процессов. Полного test10000 в официальном GM не было, физическое устройство не проверено.
Сайт http://10.9.8.230:8081/native_viz.html реально вызывает KNP CPU или официальный GM. Старый8080 сохранён. Осторожно: экспериментальные GM8-копийные4×4/8×8 прогоны FAILED; их метрики не финальные. Текущий native executor запрещает официальный GM replicas>2. Обучение offline; пиксели и выходы преобразуются в спайки внутри нативного графа, хост — только кодирование/декодирование. Пароли не сохранять; SSH только по просьбе пользователя; другие subagents не запускать по указанию пользователя, разрешён astra-advisor.
Все локальные отчёты импортированы в reports/imported-neiro-2026-10-15, manifest проверяется при финальной синхронизации. Новая версия сайта/модель и все результаты сохранены; источник чисел — runtime/final-summary.json и VERIFIED.json. Автозапуск ОС/commit/push не делались.
Предыдущие этапы ниже.
Текущая работа на Linux/GPU
Сначала прочитать отчёт и передачу и журнал. Старые WSL-пути в cats-dogs/HANDOFF.md исторические.
Проект /home/user/KNP, сборка build, runtime /home/user/run/altai-objects/native-cuda. Новый CUDA backend — build/bin/libknp-altai-cuda-backend.so.
Статус работающего опыта: cat /home/user/run/altai-objects/native-cuda/pipeline.json. Источник истины по новой точности — validation/metrics.json после завершения; наличие папки не означает успех.
Поддержан inference AltAILIF/Delta с целыми весами; STDP на GPU не реализован. Обучение признаков/readout вне платформы, инференс — в KNP. Новые изменения пока не закоммичены.
Итог запуска15октября: pipeline completed, KNP-validation2850/4000 (71,25%), full-network32images CPU32,140с →GPU6,218с wall (5,17×), результаты побайтно одинаковые. Модель native-cuda/model_readout; test не запускался. Фоновых прогонов больше нет.
Дополнение: отдельный MNIST-прогон
15 октября штатный KNP AltAI пример обучен на CPU: 60 000 train, затем 10 000 official test, канонические разбиения проверены побайтно. Итог 92,23% (9223/10000), молчаний 144, положительных ties 196; wall344,284 с. Это отдельная задача от CIFAR-транспорта validation71,25%; GPU для MNIST не использовался. Отчёт reports/2026-10-15/Отчёт_MNIST_native.md, runtime /home/user/run/mnist-native-20261015, артефакты experiment-artifacts.tar.gz рядом. Полного checkpoint нет: существующие save/load пути примера не подключены; INPUT dumps частичные. Объектные модели и GPU backend не менялись.
Запуск существующего сайта рисования MNIST
По просьбе пользователя найден и запущен существующий /home/user/KNP/viz/altai_viz.html; доступен http://10.9.8.230:8080/altai_viz.html, вариант со сдвигами — /aug_viz.html. Перед запуском порт8080 был свободен. Добавлены только /home/user/run/mnist-viz/server.py и start.sh: detached nohup Python ThreadingHTTPServer на0.0.0.0:8080, document root строго /home/user/KNP/viz, PID58749, log server.log, pid server.pid. Автозапуск ОС не включали; файлы сайта и веса не меняли. Для HTML явно задан charset=utf-8. Проверки извне: обе страницы HTTP200, UTF-8 и meta charset корректны, JSON с2моделями разбирается. Это исторический браузерный JS-симулятор, не новый CUDA backend и не веса нового92,23% CPU-MNIST-прогона. Команды restart/stop и точные пути — /home/user/run/mnist-viz/README.md.
Новая быстрая гибридная IF-модель для сайта
Создана собственная сеть784→256integerIF→линейныйreadout10,128шагов, offlineNumPyобучение на55000train,5000validation, seed20261015; выборcheckpoint/stepsтолькоvalidation. Каноническийtest10000:9830верных=98,30% против9223=92,23% старойKNPсети на техжеизображениях. Это другаяhybridархитектура, еёинтеграциявKNP/GPUнепроверена. Test2534(пользовательская3)→3, нетtrain/selectionпоэтомупримеру. Новаястраница http://10.9.8.230:8080/fast_viz.html; ссылкидобавленывстарыеaltai_viz.html/aug_viz.html. Нормализацияbbox20+центрмассы, автоответ, blank, clear, testгалерея, mouse/touch. CDP85примеров: bytes/IFcounts/scores/predictionточноPython=JS; realmouse/touch1→1; clear/debounce/mobilepass. Fixedstress shift2=97,74%,thicker96,85%,thinner91,41% (ограничение). ИсходникиKNP/mnist-fast, webKNP/viz/fast*, runtime~/run/mnist-fast; полныйотчёт reports/2026-10-15/Отчёт_MNIST_fast.md. ПрежнийHTTPсерверPID58749работает, автозапускОСне меняли, GPUbackendобъектовне меняли, commit/pushнет.