Язык Эффективности. AI-native Промежуточное Представление с 10-кратным сжатием по сравнению с Python и гарантиями детерминированной безопасности.
Статус публикации:
Препринт. Работа находится на стадии рецензирования.
10×
Сжатие
90%
Экономия Энергии
Дек 2025
Дата Препринта
Коэфф. Сжатия
10× к Python
Энергоэффект
90% Экономии
Скорость HBM
3,350 ГБ/с
Безопасность
Детермин.
В 7.5 раз больше смысла на токен, чем в Python, благодаря функциональным операторам
Безопасность на основе возможностей со статической валидацией типов перед выполнением
Выполнение остается на устройстве: 3,350 ГБ/с против 128 ГБ/с у PCIe
1024-битные векторные инструкции для сложных операций за один такт
Эта статья представляет Нейронный Байт-код — плотное промежуточное представление (IR), разработанное для отделения логики от лингвистики. Современные модели тратят до 80% токенов на "человекочитаемость" (Python), создавая огромные накладные расходы.
Ключевая Инновация: Заменяя многословный синтаксис семантическими векторными символами, мы достигаем коэффициента сжатия 10×. Это позволяет выполнять код резидентно на HBM, обходя узкое место PCIe и увеличивая скорость передачи данных в 26 раз.
Результаты: Детерминированная безопасность на уровне логитов и снижение энергопотребления на порядок. Это позволяет выполнять сложные агентные задачи с минимальными затратами, обеспечивая строгие гарантии корректности.
10×
СЖАТИЕ
Рис. 1: Сравнение плотности Python и Нейронного Байт-кода