Все Исследования ХАБ ИССЛЕДОВАНИЙ

Нейронный Байт-код

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.

~50%

Сжатие Токенов

~50%

Снижение Затрат

Янв 2026

Дата Препринта

Ключевые Метрики

Коэфф. Сжатия

10× к Python

Энергоэффект

90% Экономии

Скорость HBM

3,350 ГБ/с

Безопасность

Детермин.

Ключевые Концепции

Семантическая Плотность

В 10 раз больше смысла на токен, чем в Python, благодаря функциональным макро-операторам.

Cognitive Firewall

0% галлюцинаций. Статическая валидация типов на уровне логитов.

Резидентное Выполнение

Выполнение кода прямо в памяти GPU (HBM), минуя узкое место PCIe.

Tensor-VLIW ISA

1024-битные векторные инструкции для сложных операций за один такт

Краткий Обзор

Проблема: Современные LLM платят "Налог на Читаемость" (Readability Tax), генерируя многословный Python-код для машин. Это создает Дефицит Энергосети 2025 (Grid Deficit), делая масштабирование ИИ физически невозможным.

Решение: Нейронный Байт-код (NBS) — это AI-native Промежуточное Представление (IR), которое устраняет этот налог. Он отделяет логику от лингвистики, обеспечивая "Резидентное Выполнение" (Resident Execution) прямо в памяти GPU.

Результаты: Эксперименты Фазы 3 демонстрируют ~50% сжатие токенов (46.67%) и 0% уровень галлюцинаций благодаря Cognitive Firewall. Это меняет парадигму с Human-AI Alignment на Machine-Machine Alignment.

~50%

СЖАТИЕ

Рис. 1: Сравнение плотности Python и Нейронного Байт-кода