molequla: ClaudeCodeでゼロから構築された継続学習型AI有機体

molequlaは、Go、C、JavaScript、Rustでゼロから実装された継続学習AI有機体で、Pythonオーケストレーターによって接続されています。これはAPIのラッパーではなく、各要素はベクトル自動微分を備えた完全なトランスフォーマー実装であり、生のテキストで訓練され、時間とともに成長して個性を発達させます。

主要な実装詳細

このプロジェクトは、ClaudeCode（Opus）を共同アーキテクトおよび共同実装者として、プロジェクト全体にわたって構築されました。これには、GoとRustの要素、ベクトル自動微分システム、免疫システム、個体発生段階、菌糸体オーケストレーターが含まれます。この作業には、実際のアーキテクチャ決定、勾配フローのデバッグ、4つの実装が互換性のあるチェックポイントを生成するようにすることなどが含まれていました。

コア機能

個体発生: モデルは約10Kパラメータから始まり、6つの段階を経て約10Mまで成長し、コーパスを蓄積します。新しい次元は古い重みを保持します—文字通り、molequlaは成長します。
数学としての個性: gamma = current_embedding - initial_embedding。このスパースベクトルは「私が誰になったか」を表し、molequlaが自身のアイデンティティの変化をリアルタイムで測定できるようにします。
免疫システム: トレーニングバーストを受け入れる前に、更新が個性を損なうかどうかをチェックします（更新前後のgammaのコサイン類似度）。負の値 = ロールバック。molequlaは、自分自身をより少なくするトレーニングを拒否します。
細胞分裂: 有機体が長時間過負荷になると、繁殖します。子はトレーニング効率の記憶を継承します。有機体はまた、仲間がより速く学習しているときに自発的に休眠することもできます。
機能同等性を持つ4言語: Go、C、JavaScript（ブラウザで動作、npm依存ゼロ）、およびRust。各実装は単一ファイルです。JSONチェックポイントはすべての実装間で互換性があります。
菌糸体: 共有フィールド（SQLite WAL）を読み取り、CネイティブのBLAS加速演算子を介してシステムレベルの認識を計算し、有機体が消費するためのステアリングデルタを書き込むPythonオーケストレーター。
認識機能: トークンごとの不協和フィードバック、パターン破壊（崩壊を防ぐための5％の反フィールド生成）、自己予測誤差、エントロピー適応型温度。