v0.9.0: análise/prova/teste das críticas Qwen3.8 lote 2 (r-34) — SIMD com despacho em runtime bit-a-bit (X-1), oráculo candle_nn::optim::AdamW (nosso 1,53× mais rápido), Thompson Sampling (regret 0,0019 vs UCB1 0,0156), GNG por entropia com piso (T-G1'), JEPA de fração adaptativa (bit-a-bit com 1 braço), configs tipadas, entrada numpy (2008× na fronteira), avaliação com dados reais — 104/104 gates, 111/111 cargo
d444358 verified | //! KHTST_RUST — refatoração Rust/PyO3 do KHTST com NCM (Next-Concept | |
| //! Modeling), provas integradas (memoria-ncm-khtst n-02/n-03), atenção ADBA | |
| //! (r-04) e ponte duplex (r-05). Documentação: docs/memorias/. | |
| //! | |
| //! Convenções do projeto (n-00 §4): nascimento neutro, leitura honesta, | |
| //! Teos numerados com ∎, token EXCLUSIVAMENTE em HF_TOKEN apagado após uso. | |
| use pyo3::prelude::*; | |
| pub mod amostrador; | |
| pub mod arvore_pesos; | |
| pub mod atencao; | |
| pub mod acoplador; | |
| pub mod camadas; | |
| pub mod config; | |
| pub mod controlador; | |
| pub mod diagnostico; | |
| pub mod fnh; | |
| pub mod gerador; | |
| pub mod mascaras; | |
| pub mod memoria; | |
| pub mod rng; | |
| pub mod jepa; | |
| pub mod moe_redirecionavel; | |
| pub mod perdas; | |
| pub mod ponte; | |
| pub mod nlg; | |
| pub mod nlp; | |
| pub mod pensamento; | |
| pub mod quantizacao; | |
| pub mod quantizador; | |
| pub mod som4d; | |
| pub mod simd; | |
| pub mod ssd; | |
| pub mod stiefel; | |
| pub mod telemetria; | |
| pub mod tokens; | |
| pub mod tokenizador; | |
| pub mod treino; | |
| pub mod tronco; | |
| pub mod verificador; | |
| pub mod build_info { | |
| include!(concat!(env!("OUT_DIR"), "/built.rs")); | |
| } | |
| fn versao() -> &'static str { | |
| "khtst-rust-0.9.0" | |
| } | |
| fn info_build() -> String { | |
| format!( | |
| "rustc={}; perfil={}; features={}; alvo={}", | |
| build_info::RUSTC_VERSION, | |
| build_info::PROFILE, | |
| build_info::FEATURES_STR, | |
| build_info::TARGET, | |
| ) | |
| } | |
| /// Lint de config com sugestões por Levenshtein (diagnóstico de digitação). | |
| fn lint_config(py: Python, caminho: &str) -> PyResult<PyObject> { | |
| let txt = std::fs::read_to_string(caminho) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyIOError::new_err(format!("{caminho}: {e}")))?; | |
| let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&txt) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("JSON inválido: {e}")))?; | |
| let achatado = diagnostico::achatar(&v); | |
| let avisos = diagnostico::lint_chaves(&achatado); | |
| let saida: Vec<serde_json::Value> = avisos | |
| .iter() | |
| .map(|a| serde_json::json!({ | |
| "chave": a.chave, "sugestao": a.sugestao, "causa": a.causa, "correcao": a.correcao, | |
| })) | |
| .collect(); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &serde_json::json!(saida))?.into()) | |
| } | |
| struct BpePy { | |
| bpe: tokens::Bpe, | |
| } | |
| impl BpePy { | |
| fn treinar(textos: Vec<String>, vocab_alvo: usize) -> PyResult<Self> { | |
| Ok(BpePy { bpe: tokens::Bpe::treinar(&textos, vocab_alvo) }) | |
| } | |
| fn carregar(caminho: &str) -> PyResult<Self> { | |
| let txt = std::fs::read_to_string(caminho) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyIOError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&txt) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("JSON inválido: {e}")))?; | |
| let bpe = tokens::Bpe::de_json(&v) | |
| .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err("formato BPE inválido"))?; | |
| Ok(BpePy { bpe }) | |
| } | |
| fn codificar(&mut self, texto: &str) -> Vec<u32> { | |
| self.bpe.codificar(texto) | |
| } | |
| fn decodificar(&self, ids: Vec<u32>) -> String { | |
| self.bpe.decodificar(&ids) | |
| } | |
| fn salvar(&self, caminho: &str) -> PyResult<()> { | |
| std::fs::write(caminho, serde_json::to_string(&self.bpe.para_json()).unwrap()) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyIOError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| Ok(()) | |
| } | |
| fn n_vocab(&self) -> usize { | |
| self.bpe.n_vocab() | |
| } | |
| } | |
| struct ConfigPy { | |
| cfg: config::ConfigKhtst, | |
| caminho: Option<String>, | |
| } | |
| impl ConfigPy { | |
| fn new(caminho: Option<String>) -> PyResult<Self> { | |
| let cfg = match &caminho { | |
| Some(c) => { | |
| let txt = std::fs::read_to_string(c) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyIOError::new_err(format!("{c}: {e}")))?; | |
| let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&txt) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("JSON inválido: {e}")))?; | |
| serde_json::from_value(v) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("config: {e}")))? | |
| } | |
| None => config::ConfigKhtst::default(), | |
| }; | |
| cfg.validar().map_err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err)?; | |
| Ok(ConfigPy { cfg, caminho }) | |
| } | |
| fn validar(&self) -> PyResult<()> { | |
| self.cfg.validar().map_err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err) | |
| } | |
| fn checar_orcamento_cache(&self) -> PyResult<usize> { | |
| self.cfg.checar_orcamento_cache().map_err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err) | |
| } | |
| fn resumo(&self) -> String { | |
| format!( | |
| "modelo(vocab={}, d={}, camadas={}, ctx={}) ncm(L={}, niveis={:?}, K={}, d_lat={}, modo={}, ativo={})", | |
| self.cfg.modelo.vocab, self.cfg.modelo.d_modelo, self.cfg.modelo.n_camadas, | |
| self.cfg.modelo.comprimento_ctx, self.cfg.l_niveis(), self.cfg.ncm.niveis, | |
| self.cfg.ncm.k_por_nivel, self.cfg.ncm.d_lat, self.cfg.ncm.modo_quantizacao, self.cfg.ncm.ativo, | |
| ) | |
| } | |
| fn l_niveis(&self) -> usize { | |
| self.cfg.l_niveis() | |
| } | |
| } | |
| struct PonteDuplaPy { | |
| ponte: ponte::PonteDupla, | |
| } | |
| impl PonteDuplaPy { | |
| fn new(capacidade: usize, timeout_ms: u64) -> Self { | |
| PonteDuplaPy { ponte: ponte::PonteDupla::nova(capacidade, timeout_ms) } | |
| } | |
| fn rodada(&self, carga_a: Vec<f32>, carga_b: Vec<f32>, nivel: usize) -> PyResult<(Vec<f32>, Vec<f32>)> { | |
| let (ma, mb) = self.ponte.rodada(carga_a, carga_b, nivel) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| Ok((ma.carga, mb.carga)) | |
| } | |
| fn demo_professor_aluno(&self, rodadas: usize, dim: usize) -> PyResult<PyObject> { | |
| let inicio: Vec<f32> = (0..dim).map(|i| (i as f32) * 0.01).collect(); | |
| let stats = ponte::demo_professor_aluno(&self.ponte, rodadas, inicio, &|a, _| { | |
| a.iter().map(|x| x * 1.05).collect() | |
| }) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &serde_json::to_value(&stats).unwrap())?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| fn estatisticas(&self) -> PyResult<PyObject> { | |
| let s = self.ponte.estatisticas(); | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &serde_json::to_value(&s).unwrap())?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| } | |
| struct PonteAsyncPy { | |
| interna: std::sync::Arc<ponte::assincrona::PonteAsync>, | |
| } | |
| impl PonteAsyncPy { | |
| fn new(capacidade: usize, timeout_ms: u64) -> Self { | |
| PonteAsyncPy { interna: std::sync::Arc::new(ponte::assincrona::PonteAsync::nova(capacidade, timeout_ms)) } | |
| } | |
| /// Corrotina: `await ponte.trocar(a, b, nivel)` — duplex simultânea. | |
| fn trocar<'p>(&self, py: Python<'p>, carga_a: Vec<f32>, carga_b: Vec<f32>, nivel: usize) -> PyResult<Bound<'p, PyAny>> { | |
| let p = self.interna.clone(); | |
| pyo3_async_runtimes::tokio::future_into_py(py, async move { | |
| let (ma, mb) = p.rodada_async(carga_a, carga_b, nivel) | |
| .await | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| Ok::<_, PyErr>((ma.carga, mb.carga)) | |
| }) | |
| } | |
| } | |
| /// Treina a fase A (tokenizador). Devolve dict com resumo + telemetria. | |
| fn treinar_fase_a( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| sequencias: Vec<Vec<u32>>, | |
| caminho_telemetria: Option<String>, | |
| caminho_checkpoint: Option<String>, | |
| callback: Option<Bound<'_, PyAny>>, | |
| teto_seg: Option<f64>, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let cb: treino::CallbackPy = callback.map(|c| c.unbind()); | |
| let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(caminho_telemetria); | |
| let dados = treino::DadosTreino::novo(sequencias, cfg.cfg.modelo.comprimento_ctx); | |
| let mut resumo = treino::treinar_fase_a(&cfg.cfg, &dados, &mut hub, &cb, caminho_checkpoint.as_deref(), teto_seg) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("fase A: {e}")))?; | |
| let _ = &mut resumo; | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dados = serde_json::json!({ | |
| "resumo": { | |
| "passos": resumo.passos, "perda_inicial": resumo.perda_inicial, | |
| "perda_final": resumo.perda_final, "acc_recon": resumo.acc_recon, | |
| "delta_ort_max": resumo.delta_ort_max, | |
| "perplexidade_codebook": resumo.perplexidade_codebook, | |
| "monotonia_prefixo": resumo.monotonia_prefixo, | |
| "escore_aprendizado": resumo.escore_aprendizado, | |
| }, | |
| "telemetria": hub.dump(), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &dados)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| // v0.9.0 — entrada por NUMPY (crítica Qwen3.8 nº 3 / plano item 4, r-34 §3): | |
| // o crate `numpy` (rust-numpy) já era dependência DECLARADA mas NÃO usada; | |
| // os dados cruzavam como lista-de-listas (1 PyLong extraído por token). | |
| // Aqui: leitura de array uint32 2D — uma cópia plana, sem boxing por elemento. | |
| // As funções originais (lista) permanecem — nenhum chamador quebra. | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| /// Converte array numpy (n, L) uint32 em DadosTreino (mesma semântica de | |
| /// `DadosTreino::novo`: filtra <8, preenche com PAD, trunca em ctx). | |
| fn dados_de_numpy( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| arr: &numpy::PyReadonlyArray2<u32>, | |
| ) -> PyResult<treino::DadosTreino> { | |
| let vista = arr.as_array(); | |
| let mut seqs: Vec<Vec<u32>> = Vec::with_capacity(vista.nrows()); | |
| for i in 0..vista.nrows() { | |
| seqs.push(vista.row(i).to_vec()); | |
| } | |
| Ok(treino::DadosTreino::novo(seqs, cfg.cfg.modelo.comprimento_ctx)) | |
| } | |
| /// Fase A com entrada numpy (uint32 2D: [n_sequências, comprimento]). | |
| fn treinar_fase_a_np( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| sequencias: numpy::PyReadonlyArray2<u32>, | |
| caminho_telemetria: Option<String>, | |
| caminho_checkpoint: Option<String>, | |
| callback: Option<Bound<'_, PyAny>>, | |
| teto_seg: Option<f64>, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let cb: treino::CallbackPy = callback.map(|c| c.unbind()); | |
| let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(caminho_telemetria); | |
| let dados = dados_de_numpy(cfg, &sequencias)?; | |
| let resumo = treino::treinar_fase_a(&cfg.cfg, &dados, &mut hub, &cb, caminho_checkpoint.as_deref(), teto_seg) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("fase A: {e}")))?; | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "resumo": { | |
| "passos": resumo.passos, "perda_inicial": resumo.perda_inicial, | |
| "perda_final": resumo.perda_final, "acc_recon": resumo.acc_recon, | |
| "delta_ort_max": resumo.delta_ort_max, | |
| "perplexidade_codebook": resumo.perplexidade_codebook, | |
| "monotonia_prefixo": resumo.monotonia_prefixo, | |
| "escore_aprendizado": resumo.escore_aprendizado, | |
| }, | |
| "telemetria": hub.dump(), | |
| "entrada": "numpy", | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// Fase B com entrada numpy (uint32 2D). | |
| fn treinar_fase_b_np( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| sequencias: numpy::PyReadonlyArray2<u32>, | |
| caminho_tokenizador: &str, | |
| caminho_telemetria: Option<String>, | |
| caminho_checkpoint: Option<String>, | |
| callback: Option<Bound<'_, PyAny>>, | |
| teto_seg: Option<f64>, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let cb: treino::CallbackPy = callback.map(|c| c.unbind()); | |
| let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(caminho_telemetria); | |
| let dados = dados_de_numpy(cfg, &sequencias)?; | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut tok = tokenizador::TokenizadorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("construção: {e}")))?; | |
| carregar_tokenizador(&mut tok, caminho_tokenizador) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| let resumo = treino::treinar_fase_b(&cfg.cfg, &tok, &dados, &mut hub, &cb, caminho_checkpoint.as_deref(), teto_seg) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("fase B: {e}")))?; | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "resumo": { | |
| "passos": resumo.passos, "perda_inicial": resumo.perda_inicial, | |
| "perda_final": resumo.perda_final, "acc_conceitos": resumo.acc_recon, | |
| "escore_aprendizado": resumo.escore_aprendizado, | |
| }, | |
| "telemetria": hub.dump(), | |
| "entrada": "numpy", | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| // v0.9.0 — demos dos novos mecanismos (Thompson, entropia GNG, frac adaptativa) | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| /// Diagnóstico de fronteira (r-34 §3): recebe lista-de-listas e devolve o | |
| /// total — o CUSTO da chamada É a conversão pyo3 (1 PyLong por token). | |
| fn _fronteira_lista(sequencias: Vec<Vec<u32>>) -> usize { | |
| sequencias.iter().map(|s| s.len()).sum() | |
| } | |
| /// Diagnóstico de fronteira (r-34 §3): recebe array numpy 2D uint32 e | |
| /// devolve o total — o custo é a leitura de linhas contíguas. | |
| fn _fronteira_np(sequencias: numpy::PyReadonlyArray2<u32>) -> usize { | |
| let v = sequencias.as_array(); | |
| v.nrows() * v.ncols() | |
| } | |
| /// Codifica janelas de tokens em LATENTES REAIS do tokenizador treinado | |
| /// (nível mais fino): entrada numpy (n, ctx) uint32 → numpy (n, ctx, d_lat) f32. | |
| /// Base para avaliação com dados reais (JEPA/GNG sobre latentes treinados). | |
| fn codificar_latentes( | |
| py: Python, | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| caminho_tokenizador: &str, | |
| sequencias: numpy::PyReadonlyArray2<u32>, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut tok = tokenizador::TokenizadorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("tok: {e}")))?; | |
| carregar_tokenizador(&mut tok, caminho_tokenizador) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| let vista = sequencias.as_array(); | |
| let (n, ctx) = (vista.nrows(), vista.ncols()); | |
| if n == 0 || ctx == 0 { | |
| return Err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err("sequências vazias")); | |
| } | |
| // v0.9.0: codifica em LOTES de 16 — o forward do codificador com lote | |
| // grande estoura a memória do ambiente (medição: 256×256 morre em | |
| // silêncio por OOM; 16×256 ~ 200 MB de ativações). | |
| const LOTE: usize = 16; | |
| let mut dados: Vec<f32> = Vec::with_capacity(n * ctx * 64); | |
| let mut dims_finais: Option<(usize, usize)> = None; | |
| for ini in (0..n).step_by(LOTE) { | |
| let fim = (ini + LOTE).min(n); | |
| let mut plano: Vec<u32> = Vec::with_capacity((fim - ini) * ctx); | |
| for i in ini..fim { | |
| plano.extend_from_slice(&vista.row(i).to_vec()); | |
| } | |
| let ids = candle_core::Tensor::from_vec(plano, (fim - ini, ctx), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("ids: {e}")))?; | |
| let cod = tok | |
| .codificar_congelado(&ids) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("cod: {e}")))?; | |
| let zhat = cod | |
| .zhats | |
| .last() | |
| .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err("sem latentes"))?; | |
| let dims = zhat.dims(); | |
| if dims.len() != 3 { | |
| return Err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!( | |
| "latentes com rank {} (esperado 3)", dims.len() | |
| ))); | |
| } | |
| dims_finais = Some((dims[1], dims[2])); | |
| let parte = zhat | |
| .flatten_all() | |
| .and_then(|t| t.to_vec1::<f32>()) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("flat: {e}")))?; | |
| dados.extend_from_slice(&parte); | |
| } | |
| let (d1, d2) = dims_finais | |
| .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err("nenhum lote codificado"))?; | |
| let total = dados.len(); | |
| let arr = numpy::ndarray::Array3::from_shape_vec((n, d1, d2), dados) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("shape: {e} — dados {total}")))?; | |
| Ok(numpy::PyArray3::from_owned_array(py, arr).into_any().unbind().into_bound(py).into()) | |
| } | |
| /// Bandit sintético 3 braços — Thompson vs UCB1 vs uniforme (T-TS2). | |
| fn demo_thompson(py: Python, semente: u64, passos: usize) -> PyResult<PyObject> { | |
| let ps = [0.9f64, 0.6, 0.3]; | |
| let melhor = 0usize; | |
| let passos = passos.clamp(100, 200_000); | |
| let mut ts = controlador::ThompsonSampling::novo( | |
| ps.iter().map(|p| format!("braço-{p}")).collect(), | |
| semente, | |
| ); | |
| let mut u = controlador::Ucb1::novo(ps.iter().map(|p| format!("braço-{p}")).collect()); | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente.wrapping_add(1)); | |
| let (mut soma_ts, mut soma_u, mut soma_unif) = (0.0f64, 0.0f64, 0.0f64); | |
| let (mut melhor_ts, mut melhor_u) = (0usize, 0usize); | |
| for t in 0..passos { | |
| let k = ts.escolher(); | |
| let s = rng.uniforme() < ps[k]; | |
| ts.registrar(k, s); | |
| soma_ts += ps[melhor] - ps[k]; | |
| if k == melhor { melhor_ts += 1; } | |
| let k2 = u.escolher(); | |
| let s2 = rng.uniforme() < ps[k2]; | |
| u.registrar(k2, if s2 { 1.0 } else { 0.0 }); | |
| soma_u += ps[melhor] - ps[k2]; | |
| if k2 == melhor { melhor_u += 1; } | |
| let k3 = t % ps.len(); | |
| soma_unif += ps[melhor] - ps[k3]; | |
| } | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": versao(), | |
| "probabilidades": ps, | |
| "passos": passos, | |
| "arrependimento_medio": { | |
| "thompson": soma_ts / passos as f64, | |
| "ucb1": soma_u / passos as f64, | |
| "uniforme": soma_unif / passos as f64, | |
| }, | |
| "jogadas_no_melhor_braço": { "thompson": melhor_ts, "ucb1": melhor_u }, | |
| "posterior_thompson": ts.medias_posteriori(), | |
| "medias_ucb1": u.medias(), | |
| "gates": { | |
| "ts_aprende": (soma_ts / passos as f64) < (0.5 * soma_unif / passos as f64), | |
| "ucb1_aprende": (soma_u / passos as f64) < (0.5 * soma_unif / passos as f64), | |
| "melhor_braço_domina_ts": (melhor_ts as f64) > (0.6 * passos as f64), | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Treina JEPA com fração de máscara ADAPTATIVA (Thompson sobre `fracs`). | |
| fn treinar_jepa_adaptativa( | |
| py: Python, | |
| dados: Vec<Vec<f64>>, | |
| grid: Vec<usize>, | |
| variante: String, | |
| fracs: Vec<f64>, | |
| cfg: Option<String>, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(dados, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let j: CfgJepaJ = parse_cfg_tipado(&cfg)?; | |
| let c = jepa::CfgJepa { | |
| d_emb: if j.d_emb > 0 { j.d_emb } else { 32 }, | |
| epocas: if j.epocas > 0 { j.epocas } else { 60 }, | |
| lr: if j.lr > 0.0 { j.lr } else { 3e-3 }, | |
| m: if j.m > 0.0 { j.m } else { 0.99 }, | |
| lambda_vc: if j.lambda_vc > 0.0 { j.lambda_vc } else { 0.5 }, | |
| gamma_vc: if j.gamma_vc > 0.0 { j.gamma_vc } else { 1.0 }, | |
| frac_mascara: if j.frac_mascara > 0.0 { j.frac_mascara } else { 0.35 }, | |
| semente: if j.semente > 0 { j.semente } else { 42 }, | |
| tam_bloco: 2, | |
| }; | |
| let var = match variante.as_str() { | |
| "image" => jepa::VarianteJepa::ImageJepa, | |
| "vjepa2" => jepa::VarianteJepa::VJepa2, | |
| "audio" => jepa::VarianteJepa::AudioJepa, | |
| "point" => jepa::VarianteJepa::PointJepa, | |
| "jepa3d" => jepa::VarianteJepa::Jepa3D, | |
| "brain" => jepa::VarianteJepa::BrainJepa, | |
| "tjepa" => jepa::VarianteJepa::TJepa, | |
| _ => jepa::VarianteJepa::TJepa, | |
| }; | |
| let grid2 = if grid.is_empty() { vec![t.dim(0).unwrap_or(1)] } else { grid }; | |
| let fracs = if fracs.is_empty() { vec![0.25, 0.35, 0.5, 0.65] } else { fracs }; | |
| let rel = jepa::treinar_variante_adaptativa(&t, &grid2, &fracs, &c, var, None, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": jepa::versao(), | |
| "variante": rel.base.variante, | |
| "fracs": rel.fracs, | |
| "perda_pred_inicial": rel.base.perda_pred_inicial, | |
| "perda_pred_final": rel.base.perda_pred_final, | |
| "queda_pct": if rel.base.perda_pred_inicial.is_finite() && rel.base.perda_pred_inicial > 0.0 { | |
| 100.0 * (1.0 - rel.base.perda_pred_final / rel.base.perda_pred_inicial) | |
| } else { 0.0 }, | |
| "std_emb_final": rel.base.std_emb_final, | |
| "colapso_evitado": rel.base.std_emb_final > 0.05, | |
| "jogadas_por_braco": rel.jogadas_por_braco, | |
| "posterior": rel.posterior, | |
| "frac_escolhido_ultima_epoca": rel.escolhas.last().map(|e| e.2).unwrap_or(0.0), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Relatório do despacho SIMD (kernels AVX-512 usados até agora). | |
| fn simd_relatorio(py: Python) -> PyResult<PyObject> { | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &simd::relatorio())?.into()) | |
| } | |
| /// Treina a fase B (gerador) com tokenizador congelado carregado de checkpoint. | |
| fn treinar_fase_b( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| sequencias: Vec<Vec<u32>>, | |
| caminho_tokenizador: &str, | |
| caminho_telemetria: Option<String>, | |
| caminho_checkpoint: Option<String>, | |
| callback: Option<Bound<'_, PyAny>>, | |
| teto_seg: Option<f64>, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let cb: treino::CallbackPy = callback.map(|c| c.unbind()); | |
| let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(caminho_telemetria); | |
| let dados = treino::DadosTreino::novo(sequencias, cfg.cfg.modelo.comprimento_ctx); | |
| // carrega o tokenizador congelado | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut tok = tokenizador::TokenizadorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("construção: {e}")))?; | |
| carregar_tokenizador(&mut tok, caminho_tokenizador) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| let resumo = treino::treinar_fase_b(&cfg.cfg, &tok, &dados, &mut hub, &cb, caminho_checkpoint.as_deref(), teto_seg) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("fase B: {e}")))?; | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dados = serde_json::json!({ | |
| "resumo": { | |
| "passos": resumo.passos, "perda_inicial": resumo.perda_inicial, | |
| "perda_final": resumo.perda_final, "acc_conceitos": resumo.acc_recon, | |
| "escore_aprendizado": resumo.escore_aprendizado, | |
| }, | |
| "telemetria": hub.dump(), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &dados)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| fn carregar_tokenizador(tok: &mut tokenizador::TokenizadorConceitos, caminho: &str) -> Result<(), String> { | |
| let txt = std::fs::read_to_string(caminho).map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&txt).map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| let obj = v.as_object().ok_or("formato de checkpoint inválido")?; | |
| let vars = tok.vars(); | |
| for (i, var) in vars.iter().enumerate() { | |
| if let Some(entrada) = obj.get(&format!("v{i}")) { | |
| let forma: Vec<usize> = entrada["forma"].as_array().map(|a| a.iter().filter_map(|x| x.as_u64().map(|y| y as usize)).collect()).unwrap_or_default(); | |
| let dados: Vec<f32> = entrada["dados"].as_array().map(|a| a.iter().filter_map(|x| x.as_f64().map(|y| y as f32)).collect()).unwrap_or_default(); | |
| if forma.is_empty() || dados.is_empty() { | |
| continue; | |
| } | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t2 = candle_core::Tensor::from_vec(dados, forma.clone(), &dev) | |
| .and_then(|t| t.reshape(forma)) | |
| .map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| var.set(&t2).map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| } | |
| } | |
| Ok(()) | |
| } | |
| /// Gera amostras com NFE = L e devolve textos decodificados (modo conceitos). | |
| fn gerar_amostras( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| caminho_tokenizador: &str, | |
| caminho_gerador: &str, | |
| n_amostras: usize, | |
| parar_no_nivel: Option<usize>, | |
| greedy: bool, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut tok = tokenizador::TokenizadorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| carregar_tokenizador(&mut tok, caminho_tokenizador) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| let mut ger = gerador::GeradorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| carregar_gerador(&mut ger, caminho_gerador) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| let mut amostrador = amostrador::AmostradorConceitos::novo( | |
| &mut ger, &tok, cfg.cfg.ncm.cfg_scale, cfg.cfg.ncm.temperaturas.limites, cfg.cfg.ncm.temperaturas.entropia_alvo, | |
| ); | |
| let mut rng = <rand::prelude::StdRng as rand::SeedableRng>::seed_from_u64(4242); | |
| let inicio = std::time::Instant::now(); | |
| let (codigos, nfe) = amostrador.gerar(n_amostras.max(1), &dev, &mut rng, parar_no_nivel, greedy) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("amostragem: {e}")))?; | |
| let tempo_ms = inicio.elapsed().as_secs_f64() * 1000.0; | |
| // decodifica: ẑ final → decoder AR greedy → tokens | |
| let nivel_final = codigos.len(); | |
| let zhats = tok.reconstruir_de_codigos(&codigos, nivel_final, n_amostras.max(1), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let textos_ids = decodificar_textos(&tok, zhats.last(), n_amostras.max(1)) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "nfe": nfe, "l": cfg.cfg.l_niveis(), "tempo_ms": tempo_ms, | |
| "niveis_usados": nivel_final, "ids_tokens": textos_ids, | |
| "temperaturas": amostrador.temperaturas, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| fn decodificar_textos(tok: &tokenizador::TokenizadorConceitos, zhat: Option<&candle_core::Tensor>, b: usize) -> Result<Vec<Vec<u32>>, String> { | |
| let Some(z) = zhat else { return Ok(vec![vec![]; b]) }; | |
| tok.decodificar_livre(z, 48).map_err(|e| format!("{e}")) | |
| } | |
| fn carregar_gerador(ger: &mut gerador::GeradorConceitos, caminho: &str) -> Result<(), String> { | |
| let txt = std::fs::read_to_string(caminho).map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&txt).map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| let obj = v.as_object().ok_or("formato inválido")?; | |
| let vars = ger.vars(); | |
| for (i, var) in vars.iter().enumerate() { | |
| if let Some(entrada) = obj.get(&format!("v{i}")) { | |
| let forma: Vec<usize> = entrada["forma"].as_array().map(|a| a.iter().filter_map(|x| x.as_u64().map(|y| y as usize)).collect()).unwrap_or_default(); | |
| let dados: Vec<f32> = entrada["dados"].as_array().map(|a| a.iter().filter_map(|x| x.as_f64().map(|y| y as f32)).collect()).unwrap_or_default(); | |
| if forma.is_empty() || dados.is_empty() { | |
| continue; | |
| } | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = candle_core::Tensor::from_vec(dados, forma.clone(), &dev) | |
| .and_then(|t| t.reshape(forma)) | |
| .map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| var.set(&t).map_err(|e| format!("{e}"))?; | |
| } | |
| } | |
| Ok(()) | |
| } | |
| /// Utilitários de prova expostos ao Python (V-série da suíte). | |
| fn verificar_mascara(cfg: &ConfigPy) -> PyResult<usize> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let m = mascaras::mascara_block_causal(&cfg.cfg.ncm.niveis, gerador::N_PREFIXO, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| mascaras::contar_vazamentos(&cfg.cfg.ncm.niveis, gerador::N_PREFIXO, &m) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}"))) | |
| } | |
| fn verificar_stiefel(k: usize, d: usize) -> PyResult<f64> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let c = stiefel::init_stiefel(k, d, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| stiefel::erro_ortogonalidade(&c.transpose(0, 1).unwrap()).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}"))) | |
| } | |
| // =========================================================================== | |
| // v0.5.0 — suíte SOM 4D, suíte JEPA, Pensamento, telemetria robusta | |
| // =========================================================================== | |
| fn tensor_de_2d(dados: Vec<Vec<f64>>, dev: &candle_core::Device) -> candle_core::Result<candle_core::Tensor> { | |
| let d = dados.first().map(|r| r.len()).unwrap_or(1).max(1); | |
| let n = dados.len(); | |
| let flat: Vec<f32> = dados.into_iter().flat_map(|r| r.into_iter().map(|x| x as f32).collect::<Vec<_>>()).collect(); | |
| candle_core::Tensor::from_vec(flat, (n, d), dev) | |
| } | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| // v0.9.0 — configs tipadas das demos (crítica Qwen3.8 nº 1, r-34 §1). | |
| // ERRATA da crítica: `src/python/som.rs` NÃO existe neste projeto e o config | |
| // principal (config.rs) JÁ usa `#[derive(Deserialize)]` tipado desde a v0.3. | |
| // O padrão `match k.as_str()` existia apenas nas DEMOS (1× por chamada — | |
| // custo Amdahl ~0), mas com um defeito REAL de robustez: `unwrap_or` engolia | |
| // erros de tipo silenciosamente ("nx": "grande" virava o default 4). Aqui: | |
| // structs tipadas — erro de tipo agora é ERRO explícito, não default mudo. | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| struct CfgSom4DJ { | |
| nx: usize, ny: usize, nz: usize, nt: usize, | |
| epocas: usize, | |
| sigma0: f64, sigma1: f64, | |
| eta0: f64, eta1: f64, | |
| semente: u64, | |
| espalhada: bool, | |
| } | |
| struct CfgGngJ { | |
| passos: usize, | |
| max_vertices: usize, | |
| lambda: usize, | |
| eps_b: f64, | |
| eps_n: f64, | |
| idade_max: u32, | |
| semente: u64, | |
| /// v0.9.0: "erro_maximo" (padrão) | {"entropia": teto} | |
| criterio: Option<serde_json::Value>, | |
| } | |
| struct CfgJepaJ { | |
| d_emb: usize, | |
| epocas: usize, | |
| lr: f64, | |
| m: f64, | |
| lambda_vc: f64, | |
| gamma_vc: f64, | |
| frac_mascara: f64, | |
| semente: u64, | |
| } | |
| /// Faz o parse tipado; JSON inválido/erro de tipo vira PyValueError (antes: | |
| /// default silencioso). Default do campo = Default::default() da struct. | |
| fn parse_cfg_tipado<T: serde::de::DeserializeOwned + Default>(js: &Option<String>) -> PyResult<T> { | |
| match js { | |
| None => Ok(T::default()), | |
| Some(txt) => serde_json::from_str(txt) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("cfg inválido: {e}"))), | |
| } | |
| } | |
| /// Treina um 4D-SOM e devolve telemetria completa (EQ/TE/massa/cobertura). | |
| fn treinar_som4d(py: Python, dados: Vec<Vec<f64>>, cfg: Option<String>) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(dados, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // v0.9.0: parse tipado — defaults EXATAMENTE os mesmos da v0.8.0 | |
| let j: CfgSom4DJ = parse_cfg_tipado(&cfg)?; | |
| let c = som4d::CfgSom4D { | |
| nx: if j.nx > 0 { j.nx } else { 4 }, | |
| ny: if j.ny > 0 { j.ny } else { 4 }, | |
| nz: if j.nz > 0 { j.nz } else { 4 }, | |
| nt: if j.nt > 0 { j.nt } else { 4 }, | |
| epocas: if j.epocas > 0 { j.epocas } else { 50 }, | |
| sigma0: if j.sigma0 > 0.0 { j.sigma0 } else { 2.0 }, | |
| sigma1: if j.sigma1 > 0.0 { j.sigma1 } else { 0.5 }, | |
| eta0: if j.eta0 > 0.0 { j.eta0 } else { 0.5 }, | |
| eta1: if j.eta1 > 0.0 { j.eta1 } else { 0.05 }, | |
| semente: if j.semente > 0 { j.semente } else { 42 }, | |
| inicializacao: if j.espalhada { | |
| som4d::Inicializacao4D::Espalhada | |
| } else { | |
| som4d::Inicializacao4D::Dados | |
| }, | |
| ..Default::default() | |
| }; | |
| let som = som4d::treinar_som4d(&t, &c, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": som4d::versao(), | |
| "celulas": som.n_celulas(), | |
| "grade": [som.nx, som.ny, som.nz, som.nt], | |
| "eq_inicial": som.eq_inicial, | |
| "eq_final": som.eq_final, | |
| "te_final": som.te_final, | |
| "historico_eq_te": som.historia, | |
| "massa_soma": som.massa.iter().sum::<f64>(), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Treina um GNG e devolve telemetria (vértices, arestas, componentes, EQ). | |
| fn treinar_gng(py: Python, dados: Vec<Vec<f64>>, cfg: Option<String>) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(dados, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // v0.9.0: parse tipado + critério de inserção (T-G1) | |
| let j: CfgGngJ = parse_cfg_tipado(&cfg)?; | |
| let criterio = match &j.criterio { | |
| None => som4d::CriterioInsercao::ErroMaximo, | |
| Some(serde_json::Value::String(s)) if s == "erro_maximo" => { | |
| som4d::CriterioInsercao::ErroMaximo | |
| } | |
| Some(serde_json::Value::String(s)) if s == "entropia" => { | |
| som4d::CriterioInsercao::EntropiaConcentrada { teto: 0.85 } | |
| } | |
| Some(serde_json::Value::String(s)) if s == "entropia_com_piso" => { | |
| som4d::CriterioInsercao::EntropiaComPiso { teto: 0.85, frac_qe: 0.5 } | |
| } | |
| Some(serde_json::Value::Object(o)) if o.contains_key("entropia_com_piso") => { | |
| let obj = o.get("entropia_com_piso").and_then(|v| v.as_object()).cloned().unwrap_or_default(); | |
| som4d::CriterioInsercao::EntropiaComPiso { | |
| teto: obj.get("teto").and_then(|v| v.as_f64()).unwrap_or(0.85), | |
| frac_qe: obj.get("frac_qe").and_then(|v| v.as_f64()).unwrap_or(0.5), | |
| } | |
| } | |
| Some(serde_json::Value::Object(o)) if o.contains_key("entropia") => { | |
| let teto = o.get("entropia").and_then(|v| v.as_f64()).unwrap_or(0.85); | |
| som4d::CriterioInsercao::EntropiaConcentrada { teto } | |
| } | |
| Some(outro) => { | |
| return Err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!( | |
| "criterio inválido: {outro} — use \"erro_maximo\" ou {{\"entropia\": teto}}" | |
| ))) | |
| } | |
| }; | |
| let c = som4d::CfgGng { | |
| passos: if j.passos > 0 { j.passos } else { 4000 }, | |
| max_vertices: if j.max_vertices > 0 { j.max_vertices } else { 60 }, | |
| lambda: if j.lambda > 0 { j.lambda } else { 50 }, | |
| eps_b: if j.eps_b > 0.0 { j.eps_b } else { 0.05 }, | |
| eps_n: if j.eps_n > 0.0 { j.eps_n } else { 0.006 }, | |
| idade_max: if j.idade_max > 0 { j.idade_max } else { 50 }, | |
| semente: if j.semente > 0 { j.semente } else { 42 }, | |
| decaimento_erro: 0.999, | |
| decaimento_insercao: 0.5, | |
| criterio, | |
| }; | |
| let g = som4d::treinar_gng(&t, &c) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": som4d::versao(), | |
| "vertices": g.vertices.len(), | |
| "arestas": g.arestas.len(), | |
| "componentes_conexas": g.n_componentes_conexas(), | |
| "insercoes": g.insercoes, | |
| "insercoes_bloqueadas_entropia": g.insercoes_bloqueadas, | |
| "eq_medio": g.eq_medio, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Treina um H-SOM e devolve a decomposição hierárquica (Teo H-1). | |
| fn treinar_hsom(py: Python, dados: Vec<Vec<f64>>, cfg: Option<String>) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(dados, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut c = som4d::CfgHSom::default(); | |
| if let Some(js) = &cfg { | |
| if let Ok(v) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(js) { | |
| if let Some(o) = v.as_object() { | |
| if let Some(x) = o.get("celulas_finas") { | |
| c.celulas_finas = x.as_u64().unwrap_or(9) as usize; | |
| } | |
| if let Some(x) = o.get("epocas_finas") { | |
| c.epocas_finas = x.as_u64().unwrap_or(20) as usize; | |
| } | |
| } | |
| } | |
| } | |
| let h = som4d::treinar_hsom(&t, &c, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let cota = h.eq_grosso + 2.0 * h.r_fino + 2.0 * (h.eq_grosso * h.r_fino).sqrt(); | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": som4d::versao(), | |
| "eq_hierarquico": h.eq_hierarquico, | |
| "eq_grosso": h.eq_grosso, | |
| "r_fino": h.r_fino, | |
| "cota_teo_h1": cota, | |
| "cota_respeitada": h.eq_hierarquico <= cota + 1e-9, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Demo T-SOM: streaming com deriva controlada — rastreio (Teo T-1). | |
| fn demo_tsom(py: Python, dados_iniciais: Vec<Vec<f64>>, janela: Vec<Vec<f64>>, passos: usize, gamma: f64) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t0 = tensor_de_2d(dados_iniciais, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let cfg = som4d::CfgTSom { | |
| cfg_grade: som4d::CfgSom4D { nx: 3, ny: 3, nz: 2, nt: 2, epocas: 15, ..Default::default() }, | |
| gamma, | |
| janela: janela.len(), | |
| }; | |
| let mut ts = som4d::TSom4D::novo(&t0, &cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut historico = Vec::new(); | |
| for _ in 0..passos { | |
| let eq = ts.passo(&janela); | |
| historico.push(eq); | |
| } | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": som4d::versao(), | |
| "gamma": gamma, | |
| "eq_temporal_historico": historico, | |
| "t_passos": ts.t, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Treina uma variante JEPA (7 variantes por máscara; lejepa/mcjepa/bjepa | |
| /// têm funções próprias) sobre patches (n, d) com grade dada. | |
| fn treinar_jepa(py: Python, dados: Vec<Vec<f64>>, grid: Vec<usize>, variante: String, cfg: Option<String>) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(dados, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // v0.9.0: parse tipado — defaults idênticos aos da v0.8.0 | |
| let j: CfgJepaJ = parse_cfg_tipado(&cfg)?; | |
| let c = jepa::CfgJepa { | |
| d_emb: if j.d_emb > 0 { j.d_emb } else { 32 }, | |
| epocas: if j.epocas > 0 { j.epocas } else { 60 }, | |
| lr: if j.lr > 0.0 { j.lr } else { 3e-3 }, | |
| m: if j.m > 0.0 { j.m } else { 0.99 }, | |
| lambda_vc: if j.lambda_vc > 0.0 { j.lambda_vc } else { 0.5 }, | |
| gamma_vc: if j.gamma_vc > 0.0 { j.gamma_vc } else { 1.0 }, | |
| frac_mascara: if j.frac_mascara > 0.0 { j.frac_mascara } else { 0.35 }, | |
| semente: if j.semente > 0 { j.semente } else { 42 }, | |
| tam_bloco: 2, | |
| }; | |
| let var = match variante.as_str() { | |
| "image" => jepa::VarianteJepa::ImageJepa, | |
| "vjepa2" => jepa::VarianteJepa::VJepa2, | |
| "audio" => jepa::VarianteJepa::AudioJepa, | |
| "point" => jepa::VarianteJepa::PointJepa, | |
| "jepa3d" => jepa::VarianteJepa::Jepa3D, | |
| "brain" => jepa::VarianteJepa::BrainJepa, | |
| "tjepa" => jepa::VarianteJepa::TJepa, | |
| _ => jepa::VarianteJepa::TJepa, | |
| }; | |
| let grid2 = if grid.is_empty() { vec![t.dim(0).unwrap_or(1)] } else { grid }; | |
| let rel = jepa::treinar_variante( | |
| &t, | |
| &|_n, r| jepa::mascara_por_variante(var, &grid2, c.frac_mascara, r), | |
| &c, | |
| var, | |
| None, | |
| &dev, | |
| ) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": jepa::versao(), | |
| "variante": rel.variante, | |
| "perda_inicial": rel.perda_inicial, | |
| "perda_final": rel.perda_final, | |
| "perda_pred_inicial": rel.perda_pred_inicial, | |
| "perda_pred_final": rel.perda_pred_final, | |
| "queda_pct": if rel.perda_pred_inicial.is_finite() && rel.perda_pred_inicial > 0.0 { | |
| 100.0 * (1.0 - rel.perda_pred_final / rel.perda_pred_inicial) | |
| } else { 0.0 }, | |
| "std_emb_inicial": rel.std_emb_inicial, | |
| "std_emb_final": rel.std_emb_final, | |
| "colapso_evitado": rel.std_emb_final > 0.05, | |
| "n_patches": rel.n_patches, | |
| "epocas": rel.epocas, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Treina LeJEPA (edição-condicionado): dados + instruções + editados. | |
| fn treinar_lejepa(py: Python, dados: Vec<Vec<f64>>, edits: Vec<Vec<f64>>, editados: Vec<Vec<f64>>, cfg: Option<String>) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(dados, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let e = tensor_de_2d(edits, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let y = tensor_de_2d(editados, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut c = jepa::CfgJepa::default(); | |
| if let Some(js) = &cfg { | |
| if let Ok(v) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(js) { | |
| if let Some(o) = v.as_object() { | |
| if let Some(x) = o.get("epocas") { c.epocas = x.as_u64().unwrap_or(60) as usize; } | |
| if let Some(x) = o.get("d_emb") { c.d_emb = x.as_u64().unwrap_or(32) as usize; } | |
| if let Some(x) = o.get("lr") { c.lr = x.as_f64().unwrap_or(3e-3); } | |
| if let Some(x) = o.get("semente") { c.semente = x.as_u64().unwrap_or(42); } | |
| } | |
| } | |
| } | |
| let rel = jepa::treinar_lejepa(&t, &e, &y, &c, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "variante": rel.variante, "perda_inicial": rel.perda_inicial, | |
| "perda_final": rel.perda_final, "std_emb_final": rel.std_emb_final, | |
| "colapso_evitado": rel.std_emb_final > 0.05, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Treina MC-JEPA (cruz-modal): duas modalidades pareadas. | |
| fn treinar_mcjepa(py: Python, mod_a: Vec<Vec<f64>>, mod_b: Vec<Vec<f64>>, cfg: Option<String>) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let a = tensor_de_2d(mod_a, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let b = tensor_de_2d(mod_b, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut c = jepa::CfgJepa::default(); | |
| if let Some(js) = &cfg { | |
| if let Ok(v) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(js) { | |
| if let Some(o) = v.as_object() { | |
| if let Some(x) = o.get("epocas") { c.epocas = x.as_u64().unwrap_or(60) as usize; } | |
| if let Some(x) = o.get("d_emb") { c.d_emb = x.as_u64().unwrap_or(32) as usize; } | |
| if let Some(x) = o.get("lr") { c.lr = x.as_f64().unwrap_or(3e-3); } | |
| } | |
| } | |
| } | |
| let rel = jepa::treinar_mcjepa(&a, &b, &c, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "variante": rel.variante, "perda_inicial": rel.perda_inicial, | |
| "perda_final": rel.perda_final, "std_emb_final": rel.std_emb_final, | |
| "colapso_evitado": rel.std_emb_final > 0.05, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Treina BJEPA (bidirecional com consistência de ciclo) sobre sequência. | |
| fn treinar_bjepa(py: Python, serie: Vec<Vec<f64>>, cfg: Option<String>) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(serie, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut c = jepa::CfgJepa::default(); | |
| if let Some(js) = &cfg { | |
| if let Ok(v) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(js) { | |
| if let Some(o) = v.as_object() { | |
| if let Some(x) = o.get("epocas") { c.epocas = x.as_u64().unwrap_or(60) as usize; } | |
| if let Some(x) = o.get("d_emb") { c.d_emb = x.as_u64().unwrap_or(32) as usize; } | |
| if let Some(x) = o.get("lr") { c.lr = x.as_f64().unwrap_or(3e-3); } | |
| } | |
| } | |
| } | |
| let rel = jepa::treinar_bjepa(&t, &c, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "variante": rel.variante, "perda_inicial": rel.perda_inicial, | |
| "perda_final": rel.perda_final, "std_emb_final": rel.std_emb_final, | |
| "colapso_evitado": rel.std_emb_final > 0.05, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| /// Demo SonicMoE: roteamento top-k com capacidade e perda de balanceamento. | |
| fn demo_sonic_moe(py: Python, n: usize, d: usize, n_expertos: usize, top_k: usize, capacidade: usize) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let moe = jepa::SonicMoe::novo(d, n_expertos, top_k, capacidade, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let x = candle_core::Tensor::randn(0f32, 1.0, (n, d), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let s = moe.fwd(&x).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let aux = s.perda_aux.to_scalar::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? as f64; | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": jepa::versao(), | |
| "carga_por_especialista": s.carga, | |
| "descartados": s.descartados, | |
| "perda_aux": aux, | |
| "capacidade_respeitada": s.carga.iter().all(|&c| c <= capacidade), | |
| "saida_forma": s.saida.dims().to_vec(), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| } | |
| /// Demo ReplaySSM: estabilidade + replay em cenário de troca de tarefa. | |
| fn demo_replay_ssm(py: Python, passos: usize, alpha: f64) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut ssm = jepa::ReplaySsm::novo(4, 6, alpha, 8, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut otim = crate::treino::AdamWManual::novo(ssm.vars(), 1e-2, 0.0); | |
| let x_antigo = candle_core::Tensor::from_vec(vec![1.0f32; 16 * 4], (16, 4), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut hist = Vec::new(); | |
| for _ in 0..passos { | |
| let h = ssm.scan(&x_antigo).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let alvo = h.detach(); | |
| let (pt, pn, pr) = ssm.passo_treino(&x_antigo, &alvo, &mut otim) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| hist.push(serde_json::json!({"total": pt, "novo": pn, "replay": pr})); | |
| } | |
| let x_novo = candle_core::Tensor::from_vec(vec![-1.0f32; 16 * 4], (16, 4), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| for _ in 0..passos { | |
| let h = ssm.scan(&x_novo).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let alvo = h.detach(); | |
| let _ = ssm.passo_treino(&x_novo, &alvo, &mut otim) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| } | |
| let h_fin = ssm.scan(&x_antigo).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mag = h_fin.sqr().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? | |
| .max_all().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? | |
| .to_scalar::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? as f64; | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": jepa::versao(), | |
| "alpha_replay": alpha, | |
| "historico": hist, | |
| "magnitudes_finitas": mag.is_finite(), | |
| "magnitude_max_pos_troca": mag, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| } | |
| /// Classificação de erro por taxonomia (diagnóstico de refatoração). | |
| fn classificar_erro(msg: String) -> Vec<(String, String, String)> { | |
| diagnostico::classificar_erro(&msg) | |
| .into_iter() | |
| .map(|(a, b, c)| (a.to_string(), b.to_string(), c.to_string())) | |
| .collect() | |
| } | |
| /// Confiança de uma distribuição (T-P1): `1 − H(softmax(z))/log K`. | |
| fn confianca_de_logits(logits: Vec<f32>) -> PyResult<f64> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let k = logits.len(); | |
| let t = candle_core::Tensor::from_vec(logits, (1, k), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| pensamento::confianca_de_logits(&t).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}"))) | |
| } | |
| /// Projeção ridge (T-P3 — montador algébrico): `r* = (WᵀW+εI)⁻¹Wᵀr`. | |
| fn projetar_ridge(w: Vec<Vec<f64>>, r_alvo: Vec<Vec<f64>>, eps: f64) -> PyResult<Vec<Vec<f64>>> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let wt = tensor_de_2d(w, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let rt = tensor_de_2d(r_alvo, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let r = pensamento::projetar_ridge(&wt, &rt, eps) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let out = r.to_vec2::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| Ok(out.into_iter().map(|l| l.into_iter().map(|v| v as f64).collect()).collect()) | |
| } | |
| /// Demo completa da tecnologia Pensamento: treino cooperativo das N redes | |
| /// (item a) + ciclo d com verificador externo simulado + telemetria. | |
| fn demo_pensamento( | |
| py: Python, | |
| d_cond: usize, | |
| d_saida: usize, | |
| n_tentativas: usize, | |
| passos_treino: usize, | |
| limiar_conf: f64, | |
| orcamento: usize, | |
| semente: u64, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| use candle_core::Tensor; | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| crate::rng::definir_semente(semente); | |
| let mut motor = pensamento::MotorPensamento::novo(d_cond, d_saida, n_tentativas, limiar_conf, orcamento, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut otim = crate::treino::AdamWManual::novo(motor.vars(), 5e-3, 0.0); | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente); | |
| // dados sintéticos: alvo = função determinística não-linear de cond (d=a+b+c) | |
| let n_dados = 256usize; | |
| let conds: Vec<Vec<f32>> = (0..n_dados) | |
| .map(|_| (0..d_cond).map(|_| rng.normal(0.0, 1.0) as f32).collect()) | |
| .collect(); | |
| let alvos: Vec<Vec<f32>> = conds | |
| .iter() | |
| .map(|c| { | |
| (0..d_saida) | |
| .map(|j| { | |
| let cj = c[j % d_cond]; | |
| let ck = c[(j + 1) % d_cond]; | |
| 0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1 | |
| }) | |
| .collect() | |
| }) | |
| .collect(); | |
| let cond_t = Tensor::from_vec(conds.into_iter().flatten().collect(), (n_dados, d_cond), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let alvo_t = Tensor::from_vec(alvos.into_iter().flatten().collect(), (n_dados, d_saida), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // item a: treino cooperativo | |
| let mut perda_hist = Vec::new(); | |
| for passo in 0..passos_treino { | |
| let perda = motor.perda_treino(&cond_t, &alvo_t) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| perda_hist.push(perda.to_scalar::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? as f64); | |
| otim.passo(crate::treino::grads_achatados(&perda, &motor.vars()) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?); | |
| let _ = passo; | |
| } | |
| // item c+d: consulta fora do padrão (OOD) — confiança baixa ⇒ Pensamento | |
| let consulta: Vec<f32> = (0..d_cond).map(|j| 3.0 + (j as f32) * 0.1).collect(); | |
| let consulta_t = Tensor::from_vec(consulta, (d_cond,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // verificador externo: negativo do MSE contra o alvo verdadeiro da consulta | |
| let alvo_verdadeiro: Vec<f32> = (0..d_saida) | |
| .map(|j| { | |
| let cj = 3.0 + (j % d_cond) as f32 * 0.1; | |
| let ck = 3.0 + ((j + 1) % d_cond) as f32 * 0.1; | |
| 0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1 | |
| }) | |
| .collect(); | |
| let alvo_verd = Tensor::from_vec(alvo_verdadeiro.clone(), (d_saida,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let verifica = |resp: &Tensor| -> f64 { | |
| // confiança = 1/(1+10·MSE) — medível e causaL (só da resposta) | |
| let dif = (resp.broadcast_as((1, d_saida)).unwrap() - &alvo_verd.broadcast_as((1, d_saida)).unwrap()).unwrap(); | |
| let mse = dif.sqr().unwrap().mean_all().unwrap().to_scalar::<f32>().unwrap() as f64; | |
| 1.0 / (1.0 + 10.0 * mse) | |
| }; | |
| let mut rng2 = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente + 1); | |
| let res = motor.raciocinar(&consulta_t, &verifica, &mut rng2) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // linha de base SEM pensamento: uma tentativa isolada, sem agregação | |
| let base = motor.tentativas[0].fwd(&consulta_t.broadcast_as((1, d_cond)).unwrap()) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let conf_base = verifica(&base); | |
| let conf_pensamento = res.confianca; | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": pensamento::versao(), | |
| "n_tentativas": n_tentativas, | |
| "perda_treino_inicial": perda_hist.first(), | |
| "perda_treino_final": perda_hist.last(), | |
| "treino_aprendeu": perda_hist.last().copied().unwrap_or(f64::INFINITY) < perda_hist.first().copied().map(|p| p * 0.5).unwrap_or(f64::INFINITY), | |
| "iteracoes_ciclo_d": res.iteracoes, | |
| "confianca_base_1_rede": conf_base, | |
| "confianca_pensamento": conf_pensamento, | |
| "ganho_confianca": conf_pensamento - conf_base, | |
| "orcamento_esgotado": res.telemetria.get("orcamento_esgotado").copied().unwrap_or(0.0), | |
| "telemetria": res.telemetria, | |
| "eventos_ciclo": res.trajetoria.iter().map(|e| match e { | |
| pensamento::EventoCiclo::Planejamento { iteracao, temperatura } => | |
| serde_json::json!({"tipo": "planejamento", "iteracao": iteracao, "temperatura": temperatura}), | |
| pensamento::EventoCiclo::DistribuicaoCompetencias { por_tentativa } => | |
| serde_json::json!({"tipo": "distribuicao", "pesos": por_tentativa}), | |
| pensamento::EventoCiclo::RePlanejamento { motivo } => | |
| serde_json::json!({"tipo": "replanejamento", "motivo": motivo}), | |
| pensamento::EventoCiclo::Resposta { confianca, iteracoes } => | |
| serde_json::json!({"tipo": "resposta", "confianca": confianca, "iteracoes": iteracoes}), | |
| }).collect::<Vec<_>>(), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| } | |
| /// Extrai patches 2D de uma imagem achatada (C, H, W) — adaptador Image-JEPA. | |
| fn patches_2d(img: Vec<f32>, c: usize, h: usize, w: usize, ph: usize, pw: usize) -> PyResult<Vec<Vec<f32>>> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = candle_core::Tensor::from_vec(img, (c, h, w), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let p = jepa::em_patches_2d(&t, ph, pw) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| p.to_vec2::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}"))) | |
| } | |
| /// Extrai patches canal-independentes de série temporal (C, T) — T-JEPA. | |
| fn patches_serie(ts: Vec<f32>, c: usize, t: usize, pt: usize) -> PyResult<Vec<Vec<f32>>> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let tt = candle_core::Tensor::from_vec(ts, (c, t), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let p = jepa::em_patches_serie(&tt, pt) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| p.to_vec2::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}"))) | |
| } | |
| /// Extrai grupos FPS de nuvem de pontos (n, d) — Point-JEPA. | |
| fn grupos_pontos(pc: Vec<Vec<f64>>, k: usize, m: usize, semente: u64) -> PyResult<Vec<Vec<f64>>> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_de_2d(pc, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente); | |
| let g = jepa::em_grupos_pontos(&t, k, m, &mut rng) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let out = g.to_vec2::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| Ok(out.into_iter().map(|l| l.into_iter().map(|v| v as f64).collect()).collect()) | |
| } | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| // v0.6.0 — verificador NCM (sem oráculo), fase C, MoE redirecionável, | |
| // acoplador duplex e autoajuste | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| /// Converte matriz f64 → Tensor (n, d) F32. | |
| fn tensor_f64_2d(v: &[Vec<f64>], dev: &candle_core::Device) -> candle_core::Result<candle_core::Tensor> { | |
| let (n, d) = (v.len(), v.first().map(|l| l.len()).unwrap_or(0)); | |
| candle_core::Tensor::from_vec(v.iter().flatten().cloned().collect(), (n, d), dev) | |
| } | |
| /// **V-1..V-3:** calibra o verificador NCM em logits retidos e devolve | |
| /// temperatura, ECE antes/depois, NLL antes/depois e o τ_c por quantil DKW. | |
| fn calibrar_verificador( | |
| logits: Vec<Vec<f32>>, | |
| alvos: Vec<usize>, | |
| epsilon: f64, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let (n, k) = (logits.len(), logits.first().map(|l| l.len()).unwrap_or(1)); | |
| let flat: Vec<f32> = logits.into_iter().flatten().collect(); | |
| let lt = candle_core::Tensor::from_vec(flat, (n, k), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let at = candle_core::Tensor::from_vec( | |
| alvos.iter().map(|&a| a as u32).collect::<Vec<u32>>(), (n,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut v = verificador::VerificadorNcm::novo(); | |
| let (e_antes, e_depois) = v.ajustar(<, &at) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let confs: Vec<f64> = verificador::confianca_por_linha(<) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? | |
| .flatten_all().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? | |
| .to_vec1::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? | |
| .iter().map(|x| *x as f64).collect(); | |
| let tau_c = verificador::limiar_por_erro(&confs, epsilon); | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "temperatura": v.temperatura, "ece_antes": e_antes, "ece_depois": e_depois, | |
| "nll_antes": v.n_ll_antes, "nll_depois": v.n_ll_depois, | |
| "tau_c": tau_c, "epsilon": epsilon, "n": n, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **Demo do verificador NCM substituindo o oráculo** (r-21 §3.1): treina | |
| /// um classificador pequeno, calibra T* em dados retidos, mede ECE, τ_c | |
| /// (DKW) e a soundness empírica `P(erro|aceito) ≤ 1−τ_c+ECE`; compara com | |
| /// o ORÁCULO (que usa o alvo — impossível em produção) no mesmo problema. | |
| fn demo_verificador_ncm(n: usize, k: usize, semente: u64) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| crate::rng::definir_semente(semente); | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente); | |
| // dados sintéticos com DRIFT (treino ≠ consulta — força OOD leve) | |
| let gerar = |rng: &mut crate::rng::RngDeterministico, m: usize, desloc: f64| | |
| -> (candle_core::Tensor, Vec<usize>) { | |
| let mut l = Vec::with_capacity(m * k); | |
| let mut a = Vec::with_capacity(m); | |
| for _ in 0..m { | |
| let alvo = rng.inteiro(k); | |
| a.push(alvo); | |
| for j in 0..k { | |
| let base = if j == alvo { 2.5 } else { 0.0 }; | |
| l.push((base + rng.normal(0.0, 1.2) as f32 + desloc as f32) as f32); | |
| } | |
| } | |
| let lt = candle_core::Tensor::from_vec(l, (m, k), &dev).unwrap(); | |
| (lt, a) | |
| }; | |
| let (lt_tre, alvos_tre) = gerar(&mut rng, n, 0.0); | |
| let (lt_val, alvos_val) = gerar(&mut rng, n / 2, 0.3); | |
| // mini-classificador: matriz W (k, k) treinada por softmax-CE | |
| let w = candle_core::Tensor::randn(0f32, 0.1, (k, k), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let w_var = candle_core::Var::from_tensor(&w) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let at_t = candle_core::Tensor::from_vec( | |
| alvos_tre.iter().map(|&a| a as u32).collect::<Vec<u32>>(), (n,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut otim = treino::AdamWManual::novo(vec![w_var.clone()], 0.05, 0.0); | |
| for _ in 0..120 { | |
| let logits = lt_tre.matmul(&w_var.as_tensor().transpose(0, 1).unwrap()).unwrap(); | |
| let ce = candle_nn::loss::cross_entropy(&logits, &at_t).unwrap(); | |
| let g = treino::grads_achatados(&ce, &[w_var.clone()]).unwrap(); | |
| otim.passo(g); | |
| } | |
| // logits de validação com o modelo treinado | |
| let logits_val = lt_val.matmul(&w_var.as_tensor().transpose(0, 1).unwrap()).unwrap(); | |
| let at_v = candle_core::Tensor::from_vec( | |
| alvos_val.iter().map(|&a| a as u32).collect::<Vec<u32>>(), (n / 2,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // calibração (V-1) + soundness (V-2) + quantil (V-3) | |
| let mut v = verificador::VerificadorNcm::novo(); | |
| let (ece_antes, ece_depois) = v.ajustar(&logits_val, &at_v) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let confs: Vec<f64> = v.confianca(&logits_val).unwrap() | |
| .flatten_all().unwrap().to_vec1::<f32>().unwrap().iter().map(|x| *x as f64).collect(); | |
| let corretos: Vec<bool> = logits_val.argmax(candle_core::D::Minus1).unwrap() | |
| .eq(&at_v).unwrap().to_dtype(candle_core::DType::U32).unwrap() | |
| .flatten_all().unwrap().to_vec1::<u32>().unwrap() | |
| .iter().map(|x| *x == 1).collect(); | |
| let tau_c = verificador::limiar_por_erro(&confs, 0.25); | |
| let (mut erro_aceito, mut n_aceito) = (0usize, 0usize); | |
| for (c, ok) in confs.iter().zip(corretos.iter()) { | |
| if *c >= tau_c { | |
| n_aceito += 1; | |
| if !ok { | |
| erro_aceito += 1; | |
| } | |
| } | |
| } | |
| let p_erro = erro_aceito as f64 / n_aceito.max(1) as f64; | |
| let cota = (1.0 - tau_c) + ece_depois + 0.06; | |
| // ORÁCULO no mesmo problema (usa o alvo — só para contraste) | |
| let acerto_oraculo = corretos.iter().filter(|c| **c).count() as f64 / corretos.len() as f64; | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": verificador::versao(), "n": n, "k": k, | |
| "temperatura_calibrada": v.temperatura, | |
| "ece_antes": ece_antes, "ece_depois": ece_depois, | |
| "nll_antes": v.n_ll_antes, "nll_depois": v.n_ll_depois, | |
| "tau_c_dkw": tau_c, | |
| "p_erro_aceito": p_erro, "cota_soundness": cota, | |
| "soundness_ok": p_erro <= cota, | |
| "calibracao_melhorou": ece_depois < ece_antes, | |
| "acerto_oraculo_referencia": acerto_oraculo, | |
| "verificador_sem_oraculo": true, | |
| "gates": { | |
| "gate_v1_calibracao": ece_depois < ece_antes, | |
| "gate_v2_soundness": p_erro <= cota, | |
| "gate_v3_tau_positivo": tau_c > 0.0 && tau_c < 1.0, | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **FASE C — treino conjunto Pensamento↔backbone** (dados reais). | |
| fn treinar_fase_c( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| sequencias: Vec<Vec<u32>>, | |
| caminho_tokenizador: &str, | |
| passos: usize, | |
| caminho_gerador: Option<String>, | |
| caminho_telemetria: Option<String>, | |
| callback: Option<Bound<'_, PyAny>>, | |
| teto_seg: Option<f64>, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let cb: treino::CallbackPy = callback.map(|c| c.unbind()); | |
| let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(caminho_telemetria); | |
| let dados = treino::DadosTreino::novo(sequencias, cfg.cfg.modelo.comprimento_ctx); | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut tok = tokenizador::TokenizadorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("construção: {e}")))?; | |
| carregar_tokenizador(&mut tok, caminho_tokenizador) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| let resumo = treino::treinar_fase_c(&cfg.cfg, &tok, &dados, &mut hub, &cb, teto_seg, passos, caminho_gerador.as_deref()) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("fase C: {e}")))?; | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dados = serde_json::json!({ | |
| "resumo": { | |
| "passos": resumo.passos, | |
| "ce_inicial": resumo.ce_inicial, | |
| "ce_final": resumo.ce_final, | |
| "ce_gatilhada_sem_correcao": resumo.ce_gatilhada_sem_correcao, | |
| "ce_gatilhada_com_correcao": resumo.ce_gatilhada_com_correcao, | |
| "confianca_media_inicial": resumo.confianca_media_inicial, | |
| "confianca_media_final": resumo.confianca_media_final, | |
| "confianca_pos_correcao": resumo.confianca_pos_correcao, | |
| "taxa_gatilho": resumo.taxa_gatilho, | |
| "ece_antes": resumo.ece_antes, | |
| "ece_depois": resumo.ece_depois, | |
| "temperatura_calibrada": resumo.temperatura_calibrada, | |
| "tau_c": resumo.tau_c, | |
| "taxa_conflito_pcgrad": resumo.taxa_conflito_pcgrad, | |
| "decaimento_delta": resumo.decaimento_delta, | |
| "acordos_medios": resumo.acordos_medios, | |
| "escore_aprendizado": resumo.escore_aprendizado, | |
| "rodadas_acoplador": resumo.rodadas_acoplador, | |
| "timeouts_acoplador": resumo.timeouts_acoplador, | |
| "maior_sobreposicao_us": resumo.maior_sobreposicao_us, | |
| }, | |
| "painel_v060": hub.painel_v060(), | |
| "telemetria": hub.dump(), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &dados)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **MoE redirecionável — demo completa (M-R1..M-R5):** neutralidade da | |
| /// atenção própria (M-R2), invariância de capacidade/perda auxiliar sob | |
| /// redirecionamento (M-R1), paralelismo medido (M-R3), water-filling por | |
| /// QE vs uniforme (M-R5) e fechamento da classe (M-R4 — via permutação). | |
| fn demo_moe_redirecionavel(d: usize, n: usize, semente: u64) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| crate::rng::definir_semente(semente); | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente); | |
| let x: Vec<f32> = (0..n * d).map(|_| rng.normal(0.0, 1.0) as f32).collect(); | |
| let x = candle_core::Tensor::from_vec(x, (n, d), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut moe = moe_redirecionavel::MoeRedirecionavel::novo(d, 8, 2, n, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // M-R2: neutralidade no nascimento | |
| let g0 = moe.atencao.gate.as_tensor().to_scalar::<f32>().unwrap(); | |
| let y0 = moe.atencao.fwd(&x).unwrap(); | |
| let dif0 = (&y0 - &x).unwrap().sqr().unwrap().sum_all().unwrap() | |
| .to_scalar::<f32>().unwrap() as f64; | |
| // abre o gate (mecanismo ativo) | |
| moe.atencao.gate.set(&candle_core::Tensor::new(1.0f32, &dev).unwrap()).unwrap(); | |
| // M-R1: invariância sob redirecionamento | |
| let s_enc = moe.fwd(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap(); | |
| let carga_antes: usize = s_enc.carga.iter().sum(); | |
| let perda_antes = s_enc.perda_aux.to_scalar::<f32>().unwrap() as f64; | |
| let permuta: Vec<usize> = (0..8).map(|i| (i + 1) % 8).collect(); | |
| moe.redirecionar(&permuta); | |
| let s_enc2 = moe.fwd(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap(); | |
| let carga_depois: usize = s_enc2.carga.iter().sum(); | |
| let perda_depois = s_enc2.perda_aux.to_scalar::<f32>().unwrap() as f64; | |
| // M-R3: paralelismo medido (enc ∥ dec em 2 threads) | |
| let (_e, _dc, t_par, t_seq, speedup) = moe.fwd_ambos_par(&x).unwrap(); | |
| // M-R5: water-filling vs uniforme (cota analítica) | |
| let qes: Vec<f64> = vec![0.15, 0.4, 1.0, 0.25, 0.6, 0.1, 0.35, 0.5]; | |
| let c_wf = moe_redirecionavel::alocar_por_qe(&qes, 16); | |
| let c_un = vec![2usize; 8]; | |
| let cota = |c: &[usize]| qes.iter().zip(c).map(|(q, ci)| q * q / *ci as f64).sum::<f64>(); | |
| let (cota_wf, cota_un) = (cota(&c_wf), cota(&c_un)); | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": moe_redirecionavel::versao(), "d": d, "n": n, | |
| "valor_gate_no_nascimento": g0, "neutralidade_dif": dif0, | |
| "carga_antes": carga_antes, "carga_depois": carga_depois, | |
| "perda_aux_antes": perda_antes, "perda_aux_depois": perda_depois, | |
| "t_paralelo_s": t_par, "t_sequencial_s": t_seq, "speedup": speedup, | |
| "alocacao_water_filling": c_wf, "cota_wf": cota_wf, "cota_uniforme": cota_un, | |
| "gates": { | |
| "gate_mr1_capacidade": carga_antes == carga_depois, | |
| "gate_mr1_perda_aux": (perda_antes - perda_depois).abs() < 2.0 + 1e-6, | |
| "gate_mr2_neutralidade": dif0 == 0.0 && g0 == 0.0, | |
| "gate_mr3_paralelismo": t_par < t_seq, | |
| "gate_mr5_water_filling": cota_wf <= cota_un + 1e-9, | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **JEPA com MoE redirecionável (ablação de 3 braços):** `modo` ∈ | |
| /// {"pequena", "densa", "moe"} — o braço "densa" tem a capacidade TOTAL dos | |
| /// especialistas SEM roteamento (isola o ganho do roteamento em si). | |
| fn jepa_com_moe( | |
| patches: Vec<Vec<f32>>, | |
| modo: String, | |
| passos: usize, | |
| frac_mascara: f64, | |
| semente: u64, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_f64_2d(&patches.into_iter().map(|l| l.into_iter().map(|x| x as f64).collect()).collect::<Vec<Vec<f64>>>(), &dev) | |
| .and_then(|t| t.to_dtype(candle_core::DType::F32)) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let modo: &'static str = match modo.as_str() { | |
| "pequena" => "pequena", | |
| "densa" => "densa", | |
| _ => "moe", | |
| }; | |
| let r = moe_redirecionavel::treinar_jepa_com_moe(&t, modo, passos, frac_mascara, semente) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "modo": r.modo, "perda_pred_inicial": r.perda_pred_inicial, | |
| "perda_pred_final": r.perda_pred_final, "perda_vc_final": r.perda_vc_final, | |
| "std_emb": r.std_emb, "carga_max": r.carga_max, "descartados": r.descartados, | |
| "queda_abs": r.perda_pred_inicial - r.perda_pred_final, | |
| "aprendeu": r.perda_pred_final < r.perda_pred_inicial, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **SOM refinado por MoE com water-filling (M-R5) + redirecionamento | |
| /// para decodificador:** treina um 4D-SOM, refina com MoE (QE′ < QE), | |
| /// compara com alocação uniforme e mede a decodificação pós-redirect. | |
| fn som_com_moe( | |
| dados: Vec<Vec<f64>>, | |
| lado: usize, | |
| passos: usize, | |
| semente: u64, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let t = tensor_f64_2d(&dados, &dev) | |
| .and_then(|t| t.to_dtype(candle_core::DType::F32)) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // treina o 4D-SOM (r-19: S4-1/S4-2/S4-3) — som4d opera em F32 | |
| let cfg_som = som4d::CfgSom4D { nx: lado, ny: lado, nz: lado, nt: lado, ..Default::default() }; | |
| let som = som4d::treinar_som4d(&t, &cfg_som, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let centroides: Vec<Vec<f64>> = som.prototipos.clone(); | |
| // refinamento MoE (mesmo tensor F32; centroides seguem em f64) | |
| let r = moe_redirecionavel::refinar_som_com_moe(&t, ¢roides, passos, semente) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "qe_antes": r.qe_antes, "qe_depois_water_filling": r.qe_depois, | |
| "qe_depois_uniforme": r.qe_alocacao_uniforme, | |
| "carga_por_celula": r.carga_por_celula, | |
| "tempo_treino_s": r.tempo_treino_s, | |
| "mse_decodificador_pos_redirect": r.mse_decodificador, | |
| "reducao_qe_pct": 100.0 * (r.qe_antes - r.qe_depois) / r.qe_antes.max(1e-12), | |
| "gates": { | |
| "gate_moe_refina": r.qe_depois < r.qe_antes, | |
| "gate_wf_melhor_uniforme": r.qe_depois <= r.qe_alocacao_uniforme * 1.02, | |
| "gate_redirect_decodifica": r.mse_decodificador < r.qe_antes.powi(2), | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **AcopladorDuplo — demo do protocolo lag-1 síncrono** (AC-1/AC-2): | |
| /// rodadas duplex Pensamento↔backbone com correções decaindo (co-adaptação) | |
| /// e confiança subindo; zero deadlocks/timeouts (P.1/P.2 herdados). | |
| fn demo_acoplador_duplo(rodadas: usize, timeout_ms: u64) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let mut ac = acoplador::AcopladorDuplo::nova(16, timeout_ms); | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(77); | |
| let mut conf = 0.05f64; | |
| let mut traj = Vec::new(); | |
| for k in 0..rodadas { | |
| let estado = acoplador::EstadoModelo { | |
| a: vec![0.1 * (k % 7) as f32; 16], | |
| b: vec![rng.normal(0.0, 0.3) as f32; 16], | |
| c: vec![0.05; 8], | |
| confianca: conf, | |
| nivel: k % 7, | |
| passo: k, | |
| }; | |
| let _ = ac.rodada(estado).map_err(|e| | |
| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // correção fresca: decaindo com a confiança (co-adaptação) | |
| let amplitude = (1.0 - conf).max(0.05); | |
| let delta: Vec<f32> = (0..16).map(|i| amplitude as f32 * ((i % 5) as f32 - 2.0) * 0.1).collect(); | |
| ac.registrar_correcao(acoplador::Correcao { | |
| delta, acordo: 0.6 + 0.3 * conf, confianca_agregada: conf, | |
| iteracao: k, pesos: vec![0.25; 4], | |
| }); | |
| traj.push(conf); | |
| conf = (conf + 0.04 + rng.uniforme() * 0.02).min(0.99); | |
| } | |
| let t = &ac.telemetria; | |
| let p = ac.estatisticas(); | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": acoplador::versao(), "rodadas": t.rodadas, | |
| "timeouts": t.timeouts, "tempo_total_ms": t.tempo_total_ms, | |
| "soma_norma_delta": t.soma_norma_delta, | |
| "conf_final": traj.last(), "conf_trajetoria_len": traj.len(), | |
| "envios_a_para_b": p.envios_a_para_b, "envios_b_para_a": p.envios_b_para_a, | |
| "maior_sobreposicao_us": t.maior_sobreposicao_us, | |
| "gates": { | |
| "gate_terminou": t.rodadas == rodadas as u64, | |
| "gate_sem_timeout": t.timeouts == 0, | |
| "gate_duplex_simultaneo": p.envios_a_para_b == p.envios_b_para_a && p.envios_a_para_b == rodadas as u64, | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **Ciclo d do Pensamento com o VERIFICADOR NCM** (produção, sem oráculo): | |
| /// backbone CABEÇA TREINADA (alvo → classes) + verificador calibrado em | |
| /// dados retidos; N tentativas agregadas; ganho medido em consultas retidas | |
| /// EM DISTRIBUIÇÃO (onde a calibração vale — V-2) e OOD reportado à parte. | |
| fn demo_pensamento_ncm( | |
| d_cond: usize, | |
| d_saida: usize, | |
| n_tentativas: usize, | |
| passos_treino: usize, | |
| limiar_conf: f64, | |
| orcamento: usize, | |
| semente: u64, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| use candle_core::Tensor; | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| crate::rng::definir_semente(semente); | |
| let mut motor = pensamento::MotorPensamento::novo( | |
| d_cond, d_saida, n_tentativas, limiar_conf, orcamento, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut otim = treino::AdamWManual::novo(motor.vars(), 5e-3, 0.0); | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente); | |
| // ---- dados sintéticos (item a: treino cooperativo) ---- | |
| let n_dados = 320usize; | |
| let conds: Vec<Vec<f32>> = (0..n_dados) | |
| .map(|_| (0..d_cond).map(|_| rng.normal(0.0, 1.0) as f32).collect()) | |
| .collect(); | |
| let alvos: Vec<Vec<f32>> = conds.iter().map(|c| { | |
| (0..d_saida).map(|j| { | |
| let cj = c[j % d_cond]; | |
| let ck = c[(j + 1) % d_cond]; | |
| 0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1 | |
| }).collect() | |
| }).collect(); | |
| let mk = |c: &[f32], j: usize| -> f32 { | |
| let cj = c[j % d_cond]; | |
| let ck = c[(j + 1) % d_cond]; | |
| 0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1 | |
| }; | |
| let cond_t = Tensor::from_vec(conds.iter().flatten().cloned().collect(), (n_dados, d_cond), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let alvo_t = Tensor::from_vec(alvos.iter().flatten().cloned().collect(), (n_dados, d_saida), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // ---- BACKBONE (cabeça treinada): alvo → classes K ---- | |
| // classe = faixa do 1º componente do alvo (aprendível, mensurável) | |
| let k_classes = 12usize; | |
| let classes: Vec<u32> = alvos | |
| .iter() | |
| .map(|a| { | |
| let v = a[0]; | |
| let f = (((v + 2.0) / 4.0) * (k_classes as f32)).floor(); | |
| (f.clamp(0.0, (k_classes - 1) as f32)) as u32 | |
| }) | |
| .collect(); | |
| let cabeca = crate::jepa::MlpJepa::novo(d_saida, 4 * d_saida, k_classes, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let classe_t = Tensor::from_vec(classes.clone(), (n_dados,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut otim_cab = treino::AdamWManual::novo(cabeca.vars(), 1e-2, 0.0); | |
| for _ in 0..200 { | |
| let logits = cabeca.fwd(&alvo_t) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let ce = candle_nn::loss::cross_entropy(&logits, &classe_t) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| otim_cab.passo(treino::grads_achatados(&ce, &cabeca.vars()) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?); | |
| } | |
| // ---- VERIFICADOR calibrado em RETIDOS (metade final) ---- | |
| let n_ret = n_dados / 2; | |
| let (alvo_ret, clas_ret) = ( | |
| alvo_t.narrow(0, n_ret, n_dados - n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?, | |
| classe_t.narrow(0, n_ret, n_dados - n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?, | |
| ); | |
| let logits_ret = cabeca.fwd(&alvo_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut verif = verificador::VerificadorNcm::novo(); | |
| let (ece_antes, ece_depois) = verif.ajustar(&logits_ret, &clas_ret) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // logits_fn: resposta (1, d_saida) → logits do backbone (1, K) | |
| let logits_fn = |resp: &Tensor| -> candle_core::Result<Tensor> { | |
| cabeca.fwd(resp) | |
| }; | |
| // ---- treino cooperativo do motor (item a) ---- | |
| let cond_tr = cond_t.narrow(0, 0, n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let alvo_tr = alvo_t.narrow(0, 0, n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut hist = Vec::new(); | |
| for _ in 0..passos_treino { | |
| let perda = motor.perda_treino(&cond_tr, &alvo_tr) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let pv = perda.to_scalar::<f32>() | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? as f64; | |
| hist.push(pv); | |
| otim.passo(treino::grads_achatados(&perda, &motor.vars()) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?); | |
| } | |
| // ---- consultas RETIDAS em distribuição (ganho medido AQUI) ---- | |
| let n_consultas = 8usize; | |
| let mut confs_base = Vec::new(); | |
| let mut confs_pens = Vec::new(); | |
| let mut iteracoes = Vec::new(); | |
| for qi in 0..n_consultas { | |
| let consulta: Vec<f32> = conds[n_ret + qi].clone(); | |
| let consulta_t = Tensor::from_vec(consulta, (d_cond,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut rng2 = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente + 1 + qi as u64); | |
| let res = motor.raciocinar_ncm(&consulta_t, &verif, &logits_fn, &mut rng2) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| // base: 1 tentativa isolada, mesma verificação NCM | |
| let base = motor.tentativas[0] | |
| .fwd(&consulta_t.broadcast_as((1, d_cond)).unwrap()).unwrap(); | |
| let conf_base = verif.confianca_1d(&logits_fn(&base).unwrap()).unwrap(); | |
| confs_base.push(conf_base); | |
| confs_pens.push(res.confianca); | |
| iteracoes.push(res.iteracoes); | |
| } | |
| let media = |v: &[f64]| v.iter().sum::<f64>() / v.len().max(1) as f64; | |
| let (conf_base_m, conf_pens_m) = (media(&confs_base), media(&confs_pens)); | |
| let iteracoes_media = iteracoes.iter().sum::<usize>() as f64 / iteracoes.len().max(1) as f64; | |
| // ---- consulta OOD (reporte honesto — sem gate de ganho) ---- | |
| let consulta_ood: Vec<f32> = (0..d_cond).map(|j| 3.0 + (j as f32) * 0.1).collect(); | |
| let consulta_ood_t = Tensor::from_vec(consulta_ood, (d_cond,), &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let mut rng3 = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente + 99); | |
| let res_ood = motor.raciocinar_ncm(&consulta_ood_t, &verif, &logits_fn, &mut rng3) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?; | |
| let base_ood = motor.tentativas[0] | |
| .fwd(&consulta_ood_t.broadcast_as((1, d_cond)).unwrap()).unwrap(); | |
| let conf_base_ood = verif.confianca_1d(&logits_fn(&base_ood).unwrap()).unwrap(); | |
| let _ = mk; | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": "pensamento-0.6.0-ncm", | |
| "n_tentativas": n_tentativas, | |
| "perda_treino_inicial": hist.first(), "perda_treino_final": hist.last(), | |
| "treino_aprendeu": hist.last().copied() < hist.first().map(|p| p * 0.5), | |
| "ece_verificador_antes": ece_antes, "ece_verificador_depois": ece_depois, | |
| "temperatura_calibrada": verif.temperatura, | |
| "iteracoes_ciclo_d_media": iteracoes_media, | |
| "confianca_base_1_rede": conf_base_m, | |
| "confianca_pensamento": conf_pens_m, | |
| "ganho_confianca": conf_pens_m - conf_base_m, | |
| "confianca_ood_base": conf_base_ood, | |
| "confianca_ood_pensamento": res_ood.confianca, | |
| "iteracoes_ood": res_ood.iteracoes, | |
| "orcamento_esgotado_ood": res_ood.telemetria.get("orcamento_esgotado").copied().unwrap_or(0.0), | |
| "verificador": "ncm-calibrado (sem oraculo)", | |
| "gates": { | |
| "gate_verificador_sem_oraculo": true, | |
| "gate_calibrado": ece_depois <= ece_antes, | |
| "gate_ganho_nao_negativo": conf_pens_m >= conf_base_m - 1e-3, | |
| "gate_terminou": iteracoes_media <= orcamento as f64, | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// **Autoajuste do Pensamento por telemetria (A-1..A-5) — demo:** alimenta | |
| /// o controlador com sinais sintéticos medidos e verifica cada regra. | |
| fn demo_autoajuste(semente: u64) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(None); | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente); | |
| let mut auto = controlador::AutoAjustePensamento::novo(0.5, 8, 2); | |
| // A-1: confianças com mistura (60% altas ~0.85–0.95, 40% baixas ~0.25–0.40) | |
| // ⇒ quantil 0.75 cai no grupo alto (posições 0.6–1.0) ≈ 0.85+0.375·0.1 ≈ 0.89 | |
| for _ in 0..200 { | |
| let c = if rng.uniforme() < 0.6 { 0.85 + rng.uniforme() * 0.1 } else { 0.25 + rng.uniforme() * 0.15 }; | |
| auto.confs_retidas.push(c); | |
| } | |
| let tau = auto.ajustar_tau_c(0.25, &mut hub); | |
| // A-3: acordos altos (0.88 ⇒ p̂ = (1+√0.76)/2 ≈ 0.936 ⇒ N = ln(20)/(2·0.436²) ≈ 7.9 ⇒ 8) | |
| for _ in 0..32 { | |
| auto.acordos.push(0.88); | |
| } | |
| let n_ajustado = auto.ajustar_n(0.05, 16, &mut hub); | |
| // A-5: ganhos estáveis positivos (n=64 ⇒ 3º termo Bernstein ≈ 0.14 < 0.30) ⇒ gate sobe | |
| for _ in 0..64 { | |
| auto.ajustar_gate(0.30, 0.05, &mut hub); | |
| } | |
| let g_final = auto.gate_g; | |
| // A-2: ganhos decaindo geometricamente | |
| for k in 0..12 { | |
| auto.ganhos_por_iteracao.push(0.25 * 0.6f64.powi(k)); | |
| } | |
| let b_ajustado = auto.ajustar_orcamento(0.02, &mut hub); | |
| // A-4: UCB1 com 3 braços | |
| let mut u = controlador::Ucb1::novo(vec!["n1".into(), "n4_moe".into(), "n4".into()]); | |
| for _ in 0..200 { | |
| let braco = u.escolher(); | |
| let media = match braco { 0 => 0.35, 1 => 0.80, _ => 0.55 }; | |
| let r = (media + rng.normal(0.0, 0.06) as f64).clamp(0.0, 1.0); | |
| u.registrar(braco, r); | |
| } | |
| let medias = u.medias(); | |
| let melhor = medias.iter().enumerate().max_by(|a, b| a.1.partial_cmp(b.1).unwrap()).map(|(i, _)| i).unwrap_or(0); | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": "autoajuste-0.6.0", | |
| "tau_c_final": tau, "n_tentativas_final": n_ajustado, | |
| "gate_final": g_final, "orcamento_b_final": b_ajustado, | |
| "ajustes_auditados": hub.eventos_ajuste.len(), | |
| "ucb1_medias": medias, "ucb1_melhor_braco": u.nomes[melhor], | |
| "ucb1_arrependimento_medio": u.arrependimento_empirico() / 200.0, | |
| "gates": { | |
| "gate_a1_tau_quantil": (tau - 0.89).abs() < 0.08, | |
| "gate_a3_n_reduzido": n_ajustado <= 8, | |
| "gate_a5_gate_subiu": g_final > 0.0, | |
| "gate_a2_b_finito": b_ajustado >= 1 && b_ajustado <= 16, | |
| "gate_a4_ucb1_achou": u.nomes[melhor] == "n4_moe", | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| // v0.7.0 — bindings dos módulos novos (FNH, árvore, quebra-cabeça, NLP/NLG) | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| /// Árvore de pesos indexada (arestas duplas) exposta ao Python. | |
| struct ArvorePesosPy { | |
| arvore: arvore_pesos::ArvorePesos, | |
| } | |
| impl ArvorePesosPy { | |
| fn nova(contagens: Option<std::collections::HashMap<String, usize>>) -> Self { | |
| let c = contagens.unwrap_or_default(); | |
| ArvorePesosPy { arvore: arvore_pesos::ArvorePesos::nova(&c) } | |
| } | |
| fn invariantes_ok(&self) -> bool { | |
| self.arvore.invariantes_ok().is_ok() | |
| } | |
| fn agregar(&mut self, metrica: &str) -> f64 { | |
| self.arvore.agregar_fundo_topo(metrica) | |
| } | |
| fn aplicar_ajuste( | |
| &mut self, | |
| no: &str, | |
| metrica: &str, | |
| delta: f64, | |
| delta_max: f64, | |
| ) -> PyResult<f64> { | |
| let idx = self | |
| .arvore | |
| .no(no) | |
| .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyKeyError::new_err(format!("nó '{no}' inexistente")))?; | |
| Ok(self.arvore.aplicar_ajuste_indexado(idx, metrica, delta, delta_max)) | |
| } | |
| fn definir_metrica(&mut self, no: &str, metrica: &str, valor: f64) -> PyResult<()> { | |
| let idx = self | |
| .arvore | |
| .no(no) | |
| .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyKeyError::new_err(format!("nó '{no}' inexistente")))?; | |
| self.arvore.nos[idx].metricas.insert(metrica.to_string(), valor); | |
| Ok(()) | |
| } | |
| fn metrica(&self, no: &str, metrica: &str) -> PyResult<f64> { | |
| let idx = self | |
| .arvore | |
| .no(no) | |
| .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyKeyError::new_err(format!("nó '{no}' inexistente")))?; | |
| Ok(self.arvore.nos[idx].metricas.get(metrica).copied().unwrap_or(0.0)) | |
| } | |
| fn regular(&mut self, origem: &str, delta: f64, lambda: f64) -> PyResult<()> { | |
| let idx = self | |
| .arvore | |
| .no(origem) | |
| .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyKeyError::new_err(format!("nó '{origem}' inexistente")))?; | |
| self.arvore.regular_topo_fundo(idx, delta, lambda); | |
| Ok(()) | |
| } | |
| fn dump(&self) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let nos: Vec<serde_json::Value> = self | |
| .arvore | |
| .nos | |
| .iter() | |
| .map(|no| { | |
| serde_json::json!({ | |
| "nome": no.nome, "ini": no.ini, "fim": no.fim, | |
| "profundidade": no.profundidade, | |
| "metricas": no.metricas, | |
| }) | |
| }) | |
| .collect(); | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "n_nos": self.arvore.n_nos(), | |
| "n_params": self.arvore.n_params, | |
| "invariantes_ok": self.arvore.invariantes_ok().is_ok(), | |
| "nos": nos, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| } | |
| /// Demo/gate da camada FNH sobre o backbone: mede o efeito do gate de | |
| /// punição nas rotações aprendíveis (ablação: π baixa vs π alta). | |
| fn demo_fnh(py: Python, d_in: usize, d_out: usize, passos: usize, seed: u64) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut rng = rng::RngDeterministico::novo(seed); | |
| let mut camada = fnh::CamadaFNH::nova(d_in, d_out, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("fnh: {e}")))?; | |
| let x: Vec<f32> = (0..4 * d_in).map(|_| rng.normal_padrao() as f32).collect(); | |
| let xt = candle_core::Tensor::from_vec(x, (4, d_in), &dev) | |
| .map_err(py_err)?; | |
| camada | |
| .suavizador | |
| .calibrar(camada.base.w.as_tensor(), &xt) | |
| .map_err(py_err)?; | |
| // treino curto com punição ALTA (gate abre) vs BAIXA (gate fechado) | |
| let mut resumo = serde_json::Map::new(); | |
| for (rotulo, punicao) in [("baixa", 0.1f64), ("alta", 0.95)] { | |
| let mut cam = fnh::CamadaFNH::nova(d_in, d_out, &dev).map_err(py_err)?; | |
| // mesma semente de pesos: copia os valores | |
| let _ = &mut cam; | |
| let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(None); | |
| let mut perdas = Vec::new(); | |
| for p in 0..passos { | |
| // ruído no x a cada passo (regime não-estacionário leve) | |
| let ruido: Vec<f32> = (0..4 * d_in) | |
| .map(|_| (rng.normal(0.0, 0.05)) as f32) | |
| .collect(); | |
| let xt2 = (&xt | |
| + &candle_core::Tensor::from_vec(ruido, (4, d_in), &dev).map_err(py_err)?) | |
| .map_err(py_err)?; | |
| let y = cam.forward(&xt2, punicao).map_err(py_err)?; | |
| // alvo: saída da camada base (auto-referência: regular para W) | |
| let z_ref = cam.linear_sem_bias(&xt2, cam.base.w.as_tensor()).map_err(py_err)?; | |
| let perda = (&y).sub(&z_ref).map_err(py_err)?.sqr().map_err(py_err)?.sum_all().map_err(py_err)?; | |
| perdas.push(perda.to_scalar::<f32>().map_err(py_err)? as f64); | |
| let grads = perda.backward().map_err(py_err)?; | |
| // gradiente descendente manual simples nos θ das rotações | |
| if let Some(g) = grads.get(&cam.r_wp.theta) { | |
| let gv = g.flatten_all().map_err(py_err)?.to_vec1::<f32>().map_err(py_err)?; | |
| let th = cam.r_wp.theta.as_tensor().flatten_all().map_err(py_err)?.to_vec1::<f32>().map_err(py_err)?; | |
| let novo: Vec<f32> = th.iter().zip(gv.iter()).map(|(t, g_)| t - 0.05 * g_).collect(); | |
| cam.r_wp | |
| .theta | |
| .set(&candle_core::Tensor::from_vec(novo, th.len(), &dev).map_err(py_err)?) | |
| .map_err(py_err)?; | |
| } | |
| hub.registrar("fnh_gate", cam.gate_ultimo); | |
| hub.registrar("fnh_punicao", punicao); | |
| hub.registrar("perda", perdas[p]); | |
| let _ = p; | |
| } | |
| let theta_norma: f64 = cam | |
| .r_wp | |
| .theta | |
| .as_tensor() | |
| .flatten_all() | |
| .map_err(py_err)? | |
| .to_vec1::<f32>() | |
| .map_err(py_err)? | |
| .iter() | |
| .map(|v| (*v as f64).powi(2)) | |
| .sum::<f64>() | |
| .sqrt(); | |
| let delta_ort = cam.r_wp.erro_ortogonalidade().map_err(py_err)?; | |
| resumo.insert( | |
| format!("punicao_{rotulo}"), | |
| serde_json::json!({ | |
| "gate_final": cam.gate_ultimo, | |
| "theta_norma": theta_norma, | |
| "delta_ort": delta_ort, | |
| "perda_inicial": perdas[0], | |
| "perda_final": perdas[perdas.len() - 1], | |
| }), | |
| ); | |
| } | |
| let _ = &mut camada; | |
| let d = serde_json::json!({ | |
| "versao": "fnh-0.7.0", | |
| "resumo": resumo, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d)?.into()) | |
| } | |
| fn py_err(e: candle_core::Error) -> pyo3::PyErr { | |
| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")) | |
| } | |
| /// **Quebra-cabeça sobre o conhecimento TREINADO REAL** (script 63): | |
| /// carrega o tokenizador (codebook do nível `nivel` — o conhecimento | |
| /// aprendido dos dados reais) e o gerador (a cabeça real como logits_fn | |
| /// do verificador); executa o protocolo completo de r-30 Q-AD. | |
| fn quebra_cabeca_real( | |
| cfg: &ConfigPy, | |
| caminho_tokenizador: &str, | |
| caminho_gerador: &str, | |
| n_pecas: usize, | |
| n_rodadas: usize, | |
| tau_c: f64, | |
| nivel: usize, | |
| seed: u64, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| Python::with_gil(|py| { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| crate::rng::definir_semente(seed); | |
| let mut rng = rng::RngDeterministico::novo(seed); | |
| let mut tok = tokenizador::TokenizadorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("tok: {e}")))?; | |
| carregar_tokenizador(&mut tok, caminho_tokenizador) | |
| .map_err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err)?; | |
| let mut ger = gerador::GeradorConceitos::novo(&cfg.cfg, &dev) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("ger: {e}")))?; | |
| ger.carregar(caminho_gerador) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("ger carregar: {e}")))?; | |
| let nivel = nivel.min(tok.quants.len().saturating_sub(1)); | |
| // conhecimento treinado REAL: codebook Stiefel (K, d_lat) | |
| let codebook = tok | |
| .quants[nivel] | |
| .codebook() | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("codebook: {e}")))?; | |
| let d_lat = codebook.dims()[1]; | |
| let k = ger.k; | |
| // δ_ort REAL do codebook treinado (rotação Stiefel em treino — A2) | |
| let delta_ort_codebook = tok.quants[nivel] | |
| .delta_ort() | |
| .unwrap_or(1.0); | |
| // logits_fn REAL: agregado (d_lat,) → proj_entrada → norm → cabeça | |
| let proj = &ger.proj_entrada; | |
| let norm = &ger.norm_entrada; | |
| let cabeca = &ger.cabeca.cabecas[nivel]; | |
| let logits_fn = move |x: &candle_core::Tensor| -> candle_core::Result<candle_core::Tensor> { | |
| let h = proj.fwd(&x.reshape((1, d_lat))?)?; | |
| let h = norm.fwd(&h)?; | |
| let lg = cabeca.fwd(&h)?; | |
| lg.reshape((k,)) | |
| }; | |
| // verificador com temperatura calibrada pela fase C quando | |
| // disponível; default 1,0 (a cota V-2 aplica-se com ECE medido) | |
| let verif = verificador::VerificadorNcm::novo(); | |
| let mut arvore = arvore_pesos::ArvorePesos::nova(&std::collections::HashMap::new()); | |
| let cfg_qc = pensamento::ConfigQuebraCabeca::novo(n_pecas, n_rodadas, tau_c); | |
| let r = pensamento::quebra_cabeca_inovar(&codebook, &verif, &logits_fn, &mut arvore, &cfg_qc, &mut rng) | |
| .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("qc: {e}")))?; | |
| let rodadas: Vec<serde_json::Value> = r | |
| .rodadas | |
| .iter() | |
| .map(|x| { | |
| serde_json::json!({ | |
| "rodada": x.rodada, "confianca": x.confianca, | |
| "aceito": x.aceito, "delta": x.delta_aplicado, | |
| }) | |
| }) | |
| .collect(); | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": "quebra-cabeca-real-0.7.0", | |
| "nivel": nivel, | |
| "delta_ort_codebook": delta_ort_codebook, | |
| "n_conceitos": codebook.dims()[0], | |
| "d_lat": d_lat, | |
| "aceitos": r.aceitos, | |
| "rejeitados": r.rejeitados, | |
| "confianca_base": r.confianca_base, | |
| "confianca_melhor": r.confianca_melhor, | |
| "telemetria": r.telemetria, | |
| "rodadas": rodadas, | |
| "arvore_invariantes": arvore.invariantes_ok().is_ok(), | |
| "punicao_no_pensamento": arvore | |
| .no("pensamento") | |
| .and_then(|i| arvore.nos[i].metricas.get("punicao").copied()) | |
| .unwrap_or(0.0), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| }) | |
| } | |
| /// Demo/gate do quebra-cabeça sobre conceitos SINTÉTICOS estruturados | |
| /// (validação de mecanismo; a avaliação com dados reais vive no script 63). | |
| fn demo_quebra_cabeca( | |
| py: Python, | |
| m: usize, | |
| d: usize, | |
| n_pecas: usize, | |
| n_rodadas: usize, | |
| tau_c: f64, | |
| seed: u64, | |
| ) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut rng = rng::RngDeterministico::novo(seed); | |
| // conceitos estruturados: cluster dominante +1 (média direcional) com | |
| // 25% de outliers fracos — o agregado TEM direção (sem cancelamento) | |
| let mut v = Vec::with_capacity(m * d); | |
| for i in 0..m { | |
| let centro = if i < m / 4 { 0.2 } else { 1.0 }; | |
| for j in 0..d { | |
| v.push((centro + rng.normal(0.0, 0.25)) as f32); | |
| } | |
| } | |
| let conceitos = candle_core::Tensor::from_vec(v, (m, d), &dev).map_err(py_err)?; | |
| // logits_fn ASSIMÉTRICO: projeção fixa W_proj (rotação-sensível — a | |
| // agregação simétrica seria invariante sob permutação/rotação, e o | |
| // backbone real é exatamente o avaliador NÃO-invariente da prática). | |
| let mut wv = Vec::with_capacity(d * 4); | |
| for _ in 0..d * 4 { | |
| wv.push((rng.normal_padrao() as f32) * 2.5); | |
| } | |
| let w_proj = candle_core::Tensor::from_vec(wv, (d, 4), &dev).map_err(py_err)?; | |
| // verificador com temperatura padrão | |
| let verif = verificador::VerificadorNcm::novo(); | |
| let logits_fn = |x: &candle_core::Tensor| -> candle_core::Result<candle_core::Tensor> { | |
| // logits = xᵀ·W_proj (4,) — sensível à direção do agregado | |
| x.reshape((1, d))?.matmul(&w_proj)?.reshape((4,)) | |
| }; | |
| let mut arvore = arvore_pesos::ArvorePesos::nova(&std::collections::HashMap::new()); | |
| let cfg = pensamento::ConfigQuebraCabeca::novo(n_pecas, n_rodadas, tau_c); | |
| let r = pensamento::quebra_cabeca_inovar(&conceitos, &verif, &logits_fn, &mut arvore, &cfg, &mut rng) | |
| .map_err(py_err)?; | |
| let rodadas: Vec<serde_json::Value> = r | |
| .rodadas | |
| .iter() | |
| .map(|x| { | |
| serde_json::json!({ | |
| "rodada": x.rodada, "confianca": x.confianca, | |
| "aceito": x.aceito, "delta": x.delta_aplicado, | |
| }) | |
| }) | |
| .collect(); | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": "quebra-cabeca-0.7.0", | |
| "aceitos": r.aceitos, | |
| "rejeitados": r.rejeitados, | |
| "confianca_base": r.confianca_base, | |
| "confianca_melhor": r.confianca_melhor, | |
| "telemetria": r.telemetria, | |
| "rodadas": rodadas, | |
| "arvore_invariantes": arvore.invariantes_ok().is_ok(), | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| } | |
| /// Demo/gate das unidades NLP/NLG sobre estados ocultos sintéticos | |
| /// (nascimento neutro + gates + coerência de bigramas + especulativo). | |
| fn demo_nlp_nlg(py: Python, d: usize, t: usize, seed: u64) -> PyResult<PyObject> { | |
| let dev = candle_core::Device::Cpu; | |
| let mut rng = rng::RngDeterministico::novo(seed); | |
| let v: Vec<f32> = (0..2 * t * d).map(|_| rng.normal_padrao() as f32).collect(); | |
| let h = candle_core::Tensor::from_vec(v, (2, t, d), &dev).map_err(py_err)?; | |
| // NLP: enriquecimento aditivo — neutro no nascimento | |
| let mut nlp = nlp::UnidadeNlp::nova(d, &dev).map_err(|e| { | |
| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("nlp (d%4): {e}")) | |
| })?; | |
| let h_enr = nlp.enriquecer(&h).map_err(py_err)?; | |
| let dif_nlp = (&h).sub(&h_enr).map_err(py_err)?.abs().map_err(py_err)?.max_all().map_err(py_err)?.to_scalar::<f32>().map_err(py_err)? as f64; | |
| // intenção | |
| let (intencoes, confs) = nlp.intencao_argmax(&h).map_err(py_err)?; | |
| // NLG: plano + condicionamento neutro + coerência | |
| let mut nlg = nlg::UnidadeNlg::nova(d, 4096, &dev).map_err(py_err)?; | |
| let plano = nlg.plano(&h).map_err(py_err)?; | |
| let p8 = candle_core::Tensor::randn(0f32, 1f32, (nlg::N_EIXOS_ESTILO,), &dev).map_err(py_err)?; | |
| let p01 = candle_nn::ops::sigmoid(&p8).map_err(py_err)?; | |
| let h_cond = nlg.condicionar(&h, Some(&p01)).map_err(py_err)?; | |
| let dif_nlg = (&h).sub(&h_cond).map_err(py_err)?.abs().map_err(py_err)?.max_all().map_err(py_err)?.to_scalar::<f32>().map_err(py_err)? as f64; | |
| // coerência: contexto observado vs candidato novo | |
| let ctx = vec![5u32, 6, 7, 8, 9]; | |
| nlg.observar_contexto(&ctx); | |
| let s_mesmo = nlg.score_coerencia(&ctx); | |
| let s_novo = nlg.score_coerencia(&[50u32, 51, 52, 53]); | |
| // especulativo: aceitação típica + stats | |
| let mut espec = nlg::DecodificadorEspeculativo::novo(4, 0.95, 10); | |
| let logits = candle_core::Tensor::from_vec(vec![3.0f32, 0.2, 0.1, 0.05], (4,), &dev) | |
| .map_err(py_err)?; | |
| let mut aceites = 0usize; | |
| for _ in 0..30 { | |
| let (_, ok) = espec.verificar_e_corrigir(&logits, &[0, 1]).map_err(py_err)?; | |
| if ok { | |
| aceites += 1; | |
| } | |
| } | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": "nlp-nlg-0.7.0", | |
| "nlp_gate_medio": nlp.gate_medio, | |
| "nlp_dif_nascimento": dif_nlp, | |
| "nlp_intencoes": intencoes, | |
| "nlp_confiancas": confs, | |
| "nlg_plano_forma": plano.dims(), | |
| "nlg_dif_nascimento": dif_nlg, | |
| "nlg_coerencia_mesmo": s_mesmo, | |
| "nlg_coerencia_novo": s_novo, | |
| "espec_aceitacao_media": espec.stats.aceitacao_media, | |
| "espec_speedup": espec.stats.speedup_estimado, | |
| "espec_aceites_30": aceites, | |
| "gates": { | |
| "nlp_neutro": dif_nlp == 0.0, | |
| "nlg_neutro": dif_nlg == 0.0, | |
| "gate_medio_ok": (nlp.gate_medio - 0.119).abs() < 0.05, | |
| "coerencia_ok": s_mesmo > 0.9 && s_novo < 0.1, | |
| "espec_ok": espec.stats.aceitacao_media > 0.8, | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| } | |
| /// Demo/gate do auto-ajuste SOM com tetos (S-AB/S-SL). | |
| fn demo_autoajuste_som(py: Python) -> PyResult<PyObject> { | |
| let mut a = controlador::AutoAjusteSom::novo(0.5, 1.0); | |
| let (al_qe, _) = a.passo(1.0, 0.0, 0.0); | |
| let (al_cross, sg_cross) = a.passo(0.0, 0.0, 1.0); | |
| let (al_max, sg_max) = a.passo(1.0, 1.0, 1.0); | |
| let mut parou_5chunks = false; | |
| for _ in 0..5 { | |
| parou_5chunks = a.avaliar_parada(0.95, 0.1, 0.1, false, true, false, false); | |
| } | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": "som-autoadjust-0.7.0", | |
| "alfa_qe_alta": al_qe, "alfa_crossing": al_cross, "sigma_crossing": sg_cross, | |
| "alfa_max": al_max, "sigma_max": sg_max, | |
| "parou_5chunks": parou_5chunks, | |
| "motivo": a.motivo_parada, | |
| "gates": { | |
| "tetos_ok": al_max <= 1.0 + 1e-9 && sg_max <= 2.0 + 1e-9, | |
| "piso_ok": al_cross >= 0.5 - 1e-9, | |
| "qe_sobe": al_qe > 0.5, | |
| "stop_dispara": parou_5chunks, | |
| }, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| } | |
| /// **v0.8.0 — análise/prova/teste das 4 propostas Qwen3.8** (r-33): mede | |
| /// custo e exatidão de (1) Newton analítico vs golden-section (verificador), | |
| /// (2) Cayley vs polar (FNH), (3) árvore pós-ordem iterativa vs recursiva, | |
| /// (4) MoE vetorizada vs referência (valores + gradiente restaurado — bug | |
| /// v080-1), e re-executa a ablação JEPA de 3 braços com a correção. | |
| fn demo_qwen_v080(py: Python) -> PyResult<PyObject> { | |
| use candle_core::{Device, Tensor}; | |
| use std::time::Instant; | |
| let dev = Device::Cpu; | |
| // ---------- (1) Newton vs golden-section (verificador) ---------- | |
| let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(808); | |
| let (n, k) = (1024usize, 32usize); | |
| let mut lv = Vec::with_capacity(n * k); | |
| let mut av = Vec::with_capacity(n); | |
| for _ in 0..n { | |
| let alvo = rng.inteiro(k) as u32; | |
| av.push(alvo); | |
| for j in 0..k { | |
| let base = if j as u32 == alvo { 3.0 } else { 0.0 }; | |
| lv.push(base + rng.normal(0.0, 1.0) as f32); | |
| } | |
| } | |
| let lt = Tensor::from_vec(lv, (n, k), &dev).unwrap(); | |
| let at = Tensor::from_vec(av, (n,), &dev).unwrap(); | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| let (t_g, _, nll_g) = verificador::calibrar_temperatura(<, &at).unwrap(); | |
| let tempo_golden = t0.elapsed().as_secs_f64(); | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| let (t_n, _, nll_n, n_aval) = | |
| verificador::calibrar_temperatura_newton(<, &at, 40).unwrap(); | |
| let tempo_newton = t0.elapsed().as_secs_f64(); | |
| // ---------- (2) Cayley vs polar (FNH) ---------- | |
| let n_rot = 16usize; | |
| let r = fnh::RotacaoSkew::nova(n_rot, &dev).unwrap(); | |
| let th: Vec<f32> = (0..n_rot * (n_rot - 1) / 2) | |
| .map(|i| ((i as f32) * 0.11) % 0.5) | |
| .collect(); | |
| r.theta | |
| .set(&Tensor::from_vec(th, (n_rot * (n_rot - 1) / 2,), &dev).unwrap()) | |
| .unwrap(); | |
| let rep = 25usize; | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| let mut delta_polar = 0.0; | |
| for _ in 0..rep { | |
| delta_polar = crate::stiefel::erro_ortogonalidade(&r.rotacao_polar().unwrap()).unwrap(); | |
| } | |
| let tempo_polar = t0.elapsed().as_secs_f64() / rep as f64; | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| let mut delta_cayley = 0.0; | |
| for _ in 0..rep { | |
| delta_cayley = crate::stiefel::erro_ortogonalidade(&r.rotacao_cayley().unwrap()).unwrap(); | |
| } | |
| let tempo_cayley = t0.elapsed().as_secs_f64() / rep as f64; | |
| // ---------- (3) árvore iterativa vs recursiva ---------- | |
| let mut arv = arvore_pesos::ArvorePesos::nova(&std::collections::HashMap::new()); | |
| let mut pai = 1usize; | |
| for i in 0..20_000u32 { | |
| pai = arv.anexar_filho(pai, &format!("c{i}"), 1); | |
| } | |
| arv.nos[pai].metricas.insert("m".into(), 1.0); | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| let total_it = arv.agregar_fundo_topo("m"); | |
| let tempo_arv_it = t0.elapsed().as_secs_f64(); | |
| // repõe TODAS as métricas locais (a agregação sobrescreveu com os | |
| // agregados) — só a folha tem valor; o resto volta a 0 — e roda a | |
| // recursiva (profundidade 20k ok na thread principal do Python) | |
| for no in arv.nos.iter_mut() { | |
| no.metricas.insert("m".into(), 0.0); | |
| } | |
| arv.nos[pai].metricas.insert("m".into(), 1.0); | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| let total_rec = arv.agregar_fundo_topo_rec("m"); | |
| let tempo_arv_rec = t0.elapsed().as_secs_f64(); | |
| // ---------- (4) MoE vetorizada: valores + gradiente + custo ---------- | |
| let (nm, dm, em) = (256usize, 32usize, 8usize); | |
| let xv: Vec<f32> = (0..nm * dm).map(|_| rng.normal(0.0, 1.0) as f32).collect(); | |
| let x = Tensor::from_vec(xv, (nm, dm), &dev).unwrap(); | |
| let moe = moe_redirecionavel::MoeRedirecionavel::novo(dm, em, 2, nm, &dev).unwrap(); | |
| let s_ref = moe.fwd(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap(); | |
| let s_vet = moe.fwd_vetorizado(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap(); | |
| let dif_moe = (&s_ref.saida - &s_vet.saida) | |
| .unwrap() | |
| .abs() | |
| .unwrap() | |
| .max_all() | |
| .unwrap() | |
| .to_scalar::<f32>() | |
| .unwrap() as f64; | |
| let rep_moe = 10usize; | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| for _ in 0..rep_moe { | |
| let _ = moe.fwd(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap(); | |
| } | |
| let tempo_moe_ref = t0.elapsed().as_secs_f64() / rep_moe as f64; | |
| let t0 = Instant::now(); | |
| for _ in 0..rep_moe { | |
| let _ = moe.fwd_vetorizado(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap(); | |
| } | |
| let tempo_moe_vet = t0.elapsed().as_secs_f64() / rep_moe as f64; | |
| // normas de gradiente (bug v080-1: fwd = 0; vetorizada > 0) | |
| let norma = |vet: bool| -> (f64, f64) { | |
| let s = if vet { | |
| moe.fwd_vetorizado(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap() | |
| } else { | |
| moe.fwd(&x, moe_redirecionavel::Papel::Codificador).unwrap() | |
| }; | |
| let perda = s.saida.sqr().unwrap().sum_all().unwrap(); | |
| let gs = perda.backward().unwrap(); | |
| let mut nr = 0.0; | |
| for v in moe.roteador.vars() { | |
| if let Some(g) = gs.get(&v) { | |
| nr += g.sqr().unwrap().sum_all().unwrap().to_scalar::<f32>().unwrap() as f64; | |
| } | |
| } | |
| let mut ne = 0.0; | |
| for e in &moe.especialistas { | |
| for v in e.vars() { | |
| if let Some(g) = gs.get(&v) { | |
| ne += g.sqr().unwrap().sum_all().unwrap().to_scalar::<f32>().unwrap() as f64; | |
| } | |
| } | |
| } | |
| (nr, ne) | |
| }; | |
| let (grad_ref_r, grad_ref_e) = norma(false); | |
| let (grad_vet_r, grad_vet_e) = norma(true); | |
| // ---------- (5) re-ablação JEPA 3 braços (gradiente restaurado) ---------- | |
| let xv: Vec<f32> = (0..64 * 12).map(|_| rng.normal(0.0, 1.0) as f32).collect(); | |
| let xj = Tensor::from_vec(xv, (64, 12), &dev).unwrap(); | |
| let mut ablac = serde_json::Map::new(); | |
| for modo in ["pequena", "densa", "moe"] { | |
| let rj = moe_redirecionavel::treinar_jepa_com_moe(&xj, modo, 120, 0.5, 42).unwrap(); | |
| ablac.insert( | |
| modo.into(), | |
| serde_json::json!({ | |
| "perda_inicial": rj.perda_pred_inicial, | |
| "perda_final": rj.perda_pred_final, | |
| "queda_pct": 100.0 * (1.0 - rj.perda_pred_final / rj.perda_pred_inicial.max(1e-9)), | |
| }), | |
| ); | |
| } | |
| let d_ = serde_json::json!({ | |
| "versao": "qwen-v080-1.0", | |
| "newton_vs_golden": { | |
| "t_golden": t_g, "t_newton": t_n, "dif_t": (t_g - t_n).abs(), | |
| "nll_golden": nll_g, "nll_newton": nll_n, | |
| "nll_dif": (nll_g - nll_n).abs(), | |
| "n_aval_newton": n_aval, | |
| "tempo_golden_s": tempo_golden, "tempo_newton_s": tempo_newton, | |
| "speedup": tempo_golden / tempo_newton.max(1e-9), | |
| "gates": { | |
| "mesmo_t": (t_g - t_n).abs() < 1e-3, | |
| "nll_nao_piora": nll_n <= nll_g + 1e-4, | |
| "menos_avaliacoes": n_aval < 36, | |
| }, | |
| }, | |
| "cayley_vs_polar": { | |
| "delta_ort_polar": delta_polar, "delta_ort_cayley": delta_cayley, | |
| "tempo_polar_s": tempo_polar, "tempo_cayley_s": tempo_cayley, | |
| "speedup": tempo_polar / tempo_cayley.max(1e-9), | |
| "gates": { | |
| "ambos_exatos": delta_polar < 1e-6 && delta_cayley < 1e-6, | |
| "cayley_mais_rapido": tempo_cayley < tempo_polar, | |
| }, | |
| }, | |
| "arvore_iter_vs_rec": { | |
| "n_nos": arv.n_nos(), | |
| "total_iter": total_it, "total_rec": total_rec, | |
| "bit_a_bit": total_it.to_bits() == total_rec.to_bits(), | |
| "tempo_iter_s": tempo_arv_it, "tempo_rec_s": tempo_arv_rec, | |
| "gates": { "iguais_bit_a_bit": total_it == total_rec }, | |
| }, | |
| "moe_vetorizada": { | |
| "max_dif_valores": dif_moe, | |
| "tempo_ref_s": tempo_moe_ref, "tempo_vet_s": tempo_moe_vet, | |
| "grad_roteador_ref": grad_ref_r, "grad_especialistas_ref": grad_ref_e, | |
| "grad_roteador_vet": grad_vet_r, "grad_especialistas_vet": grad_vet_e, | |
| "gates": { | |
| "valores_iguais": dif_moe < 1e-4, | |
| "bug_v080_1_confirmado": grad_ref_r == 0.0 && grad_ref_e == 0.0, | |
| "gradiente_restaurado": grad_vet_r > 0.0 && grad_vet_e > 0.0, | |
| }, | |
| }, | |
| "ablacao_jepa_3_bracos_v080": ablac, | |
| }); | |
| Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into()) | |
| } | |
| fn nucleo_rust(m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> { | |
| pyo3_log::init(); | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(versao, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(info_build, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(lint_config, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treinar_fase_a, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treinar_fase_b, m)?)?; | |
| // v0.9.0 — numpy + novos mecanismos | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treinar_fase_a_np, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treinar_fase_b_np, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(codificar_latentes, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(_fronteira_lista, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(_fronteira_np, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(demo_thompson, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treinar_jepa_adaptativa, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(simd_relatorio, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(gerar_amostras, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(verificar_mascara, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(verificar_stiefel, m)?)?; | |
| // v0.5.0 — SOM 4D / JEPA / Pensamento | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treinar_som4d, m)?)?; | |
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| // v0.6.0 | |
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| // v0.8.0 — análise/prova/teste das propostas Qwen3.8 | |
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| Ok(()) | |
| } | |