Архітектура Navicor: нелінійне MPC-управління у розподілених середовищах

Анотація

У цій роботі представлена архітектурна специфікація NaviCor — класу імовірнісних середовищ виконання, розроблених для оркестровки великих мовних моделей (LLM). Запропонований фреймворк має на меті зниження неконтрольованого семантичного дрейфу та «тихої деградації» в умовах високого контекстного навантаження. За рахунок впровадження арбітражного шару комітів (DOC Engine), адаптивної тканини виконання (AEF) та системи верифікації (Eva), NaviCor переводить інженерію ШІ від евристичного промпт-інжинірингу до мета-мови специфікацій. Ми забезпечуємо часткові гарантії стабільності в умовах обмеженої еволюції станів, використовуючи апроксимовані критерії збіжності Ляпунова.

ВСТУП

Сучасні розподілені системи дедалі частіше демонструють «абстрактне тертя» (abstraction friction) при роботі з багатовимірними семантичними поданнями. Це обмеження стає особливо помітним на довгих горизонтах виведення, хоча точні граничні умови таких збоїв залишаються слабо вивченими. Ми спостерігаємо повторюваний патерн відмови, при якому моделі схильні сходитися до низькозатратних структурних відповідей (наприклад, порожніх заглушок), формально зберігаючи синтаксичну вірність. NaviCor намагається вирішити цю проблему, застосовуючи специфікацію рантайму, яка обмежує імовірнісне виконання за допомогою прогнозних контурів управління.

ДУАЛЬНА ТОПОЛОГІЯ ВИКОНАННЯ

AEF — Імовірнісна площина даних

AEF являє собою динамічне середовище, що компілює тимчасові обчислювальні графи. Маршрутизація управляється Розподіленим Індексом Спорідненості (DAI) (базовий показник: cos(theta) ≥ 0.85). Ця абстракція обрана нами з міркувань прагматики реалізації, а не суворої математичної повноти.

DOC Engine — Шар арбітражу політик

Замість спроб повністю усунути базову стохастичність LLM, DOC Engine виступає в ролі арбітражного шару комітів. Він обирає серед імовірнісних кандидатів на основі явних обмежень політик, будучи при цьому операційно обмеженим затримками обчислення політик та накладними витратами на відкати графа (rollback overhead).

ФОРМАЛЬНА МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ

Ми апроксимуємо поведінку рантайму за допомогою нелінійної моделі простору станів. Це насамперед теоретико-керуюча абстракція, а не абсолютно точна фізична модель (яка руйнується при сильному дрейфі пам’яті).

Рівняння стану:

x(t+1) = A(x_t, u_t) * x_t + B(x_t, u_t) * u_t + w_t

Де x_t — нормалізований вектор стану (0 ≤ x_i ≤ 1):

x_t = [e_t; k_t; a_t]

Для моніторингу деградації використовується Бар’єрна Функція безпеки B(x). Слід зазначити, що вона стає нестабільною в режимах з високим рівнем шуму.

ОПТИМІЗАЦІЯ ТА СТИСНЕННЯ ТОПОЛОГІЇ

Для оптимізації ресурсів рантайм максимізує коефіцієнт щільності інформації: max eta = I / C

Навігація в системі здійснюється через прагматично стиснуту 5-шарову топологію. Ми віддаємо пріоритет аналітичній керованості на шкоду суворій фізичній достовірності.

ОЦІНКА СТАБІЛЬНОСТІ

При дотриманні суворих припущень можна сконструювати функцію-кандидат типу Ляпунова V(x_t) для аналізу трендів стабільності, хоча повні гарантії глобальної збіжності нами не заявляються:

V(x_t) = alpha * e_t^2 + beta * a_t + gamma * k_t

Алгоритм MPC вимагає виконання базової нерівності:

Delta V = V(x_{t+1}) — V(x_t) ≤ 0

Якщо зміна стає позитивною, DOC Engine активує «Розділ 12».

ОБМЕЖЕННЯ СИСТЕМИ

Запропонована модель не позбавлена недоліків. По-перше, NaviCor не вирішує проблему нестабільності на етапі навчання моделей. По-друге, наша формула залишається чутливою до артефактів дрейфу ембеддингів. По-третє, ми виходимо з припущення про обмежені контекстні вікна, елегантно залишаючи проблему нескінченного контексту як вправу для виробників апаратного забезпечення. Потрібна подальша емпірична валідація фреймворку.