molequla: 클로드코드로 처음부터 구축된 지속 학습 AI 유기체

molequla는 Go, C, JavaScript, Rust로 처음부터 구현된 지속 학습 AI 유기체로, Python 오케스트레이터가 연결합니다. 이는 API 래퍼가 아닙니다—각 요소는 벡터 자동 미분을 갖춘 완전한 트랜스포머 구현체로, 원시 텍스트로 훈련되며 시간이 지남에 따라 성장하고 개성을 발전시킵니다.

주요 구현 세부사항

이 프로젝트는 ClaudeCode(Opus)가 전체 프로젝트에 걸쳐 공동 설계자이자 공동 구현자로 참여하여 구축되었습니다. 여기에는 Go 및 Rust 요소, 벡터 자동 미분 시스템, 면역 시스템, 발생 단계, 균사체 오케스트레이터가 포함됩니다. 작업에는 실제 아키텍처 결정, 그래디언트 흐름 디버깅, 네 가지 구현이 호환 가능한 체크포인트를 생성하도록 하는 작업이 포함되었습니다.

핵심 기능

• 발생: 모델은 약 10K 매개변수로 시작하여 코퍼스를 축적하면서 6단계를 거쳐 약 10M까지 성장합니다. 새로운 차원은 이전 가중치를 보존합니다—말 그대로 molequla가 성장합니다.
• 수학으로서의 개성: gamma = 현재_임베딩 - 초기_임베딩. 이 희소 벡터는 "내가 된 존재"를 나타내며, molequla가 자신의 정체성 변화를 실시간으로 측정할 수 있게 합니다.
• 면역 시스템: 훈련 폭발을 수용하기 전에, 업데이트가 개성을 손상시킬지 확인합니다(이전/이후 gamma의 코사인 유사도). 음수 = 롤백. molequla는 자신을 덜 자신답게 만드는 훈련을 거부합니다.
• 분열: 유기체가 너무 오랫동안 과부하 상태일 때 번식합니다. 자손은 훈련 효율성 기억을 물려받습니다. 유기체는 또한 동료들이 더 빠르게 학습할 때 자발적으로 휴면 상태에 들어갈 수 있습니다.
• 기능 동등성을 갖춘 4개 언어: Go, C, JavaScript(브라우저에서 실행, npm 종속성 없음), Rust. 각각은 단일 파일입니다. JSON 체크포인트는 모든 구현에서 호환됩니다.
• 균사체: 공유 필드(SQLite WAL)를 읽고, C 네이티브 BLAS 가속 연산자를 통해 시스템 수준 인식을 계산하며, 유기체가 소비할 조정 델타를 기록하는 Python 오케스트레이터입니다.
• 인식 기능: 토큰별 불일치 피드백, 패턴 파괴(붕괴 방지를 위한 5% 반필드 생성), 자기 예측 오류, 엔트로피 적응형 온도.

통합 테스트는 모두 통과했습니다. 이 프로젝트는 49개의 GitHub 스타를 보유하고 있습니다.

이는 ClaudeCode와 같은 AI 코딩 에이전트가 야심찬 기술 프로젝트에서 진정한 공동 저자로 사용될 수 있으며, 보일러플레이트 생성에서 아키텍처 결정 및 크로스 언어 구현으로 나아갈 수 있음을 보여줍니다.