v0.10.0: análise/prova/teste das críticas de engenharia Qwen3.8 lote 3 (r-35) — divisão SRP dos monólitos jepa/pensamento/moe/python em 26 submódulos (API estável via re-exports; 'Amdahl de compilação' refutada por experimento controlado, builds frios neutros), checkpoints atômicos SHA-256 puro FIPS 180-4 + fsync + rename + manifesto (CP-1..CP-3; correções da proposta: sem destruir estado anterior, manifesto com barreira, sem bincode/unwrap), TemperaturaInversa T-V3 (fronteira tipada da convexidade N-2; alegação compile-time corrigida), trait CamadaKhtst+CamadaHomeostatica (premissa do controlador refutada no fonte; Vec<Var>; adaptador MoeComPapel bit-a-bit), CLI Typer 75 (fachada aditiva com resume verificado por hash) — 123/123 cargo, 107/107 gates, treino real Wikipédia PT-BR com checkpoints íntegros
06e4b6f verified | //! FFI Python (PyO3) — dividida por domínio (v0.10.0, r-35 §2). | |
| //! FFI Python (PyO3) do KHTST_RUST — todo o `#[pymodule]`, os | |
| //! `#[pyfunction]`/`#[pyclass]` e a cola Python (conversões, | |
| //! callbacks, demos) vivem AQUI desde a v0.9.0 (antes: lib.rs, | |
| //! ~105 kB — crítica "God Object" do agente Qwen3.8, r-34 §5). | |
| //! A lógica de domínio (src/*.rs) não importa pyo3: `cargo test | |
| //! --no-default-features` executa a suíte SEM linkar o Python. | |
| //! | |
| //! Regra da casa mantida: nenhuma funcionalidade da superfície | |
| //! Python foi removida — os mesmos símbolos são registrados no | |
| //! `nucleo_rust`. | |
| use pyo3::prelude::*; | |
| use crate::*; | |
| // ---- divisão SRP v0.10.0 (r-35 §2): submódulos + re-exports ---- | |
| mod calibracao; | |
| mod demos_qwen; | |
| mod fnh_arvore; | |
| mod jepa_treinos; | |
| mod moe; | |
| mod nlp_nlg; | |
| mod nucleo; | |
| mod pensamento_demos; | |
| mod som; | |
| mod treino_fases; | |
| // ---- itens mantidos no próprio mod.rs ---- | |
| /// Adaptador FFI→domínio (v0.9.0): embrulha um callable Python no tipo de | |
| /// domínio `treino::CallbackTreino` — `treino.rs` não importa pyo3. | |
| fn callback_treino_de_py(callback: Option<pyo3::Bound<'_, pyo3::PyAny>>) -> treino::CallbackTreino { | |
| use std::sync::Arc; | |
| match callback { | |
| None => None, | |
| Some(c) => { | |
| let f: pyo3::Py<pyo3::PyAny> = c.unbind(); | |
| let g: Arc<dyn Fn(&serde_json::Value) + Send + Sync> = | |
| Arc::new(move |dados: &serde_json::Value| { | |
| pyo3::Python::with_gil(|py| { | |
| if let Ok(obj) = pythonize::pythonize(py, dados) { | |
| let _ = f.call1(py, (obj,)); | |
| } | |
| }); | |
| }); | |
| Some(g) | |
| } | |
| } | |
| } | |
| // =========================================================================== | |
| // 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) | |
| } | |
| // --------------------------------------------------------------------------- | |
| // v0.6.0 — 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) | |
| } | |
| fn py_err(e: candle_core::Error) -> pyo3::PyErr { | |
| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")) | |
| } | |
| fn nucleo_rust(m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> { | |
| pyo3_log::init(); | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::versao, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::info_build, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::lint_config, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treino_fases::treinar_fase_a, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treino_fases::treinar_fase_b, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treino_fases::gerar_amostras, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::verificar_mascara, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::verificar_stiefel, m)?)?; | |
| // v0.10.0 — checkpoints atômicos com prova de integridade | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::checkpoint_valido, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::checkpoint_manifesto, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nucleo::sha256_arquivo, m)?)?; | |
| // v0.5.0 — SOM 4D / JEPA / Pensamento | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(som::treinar_som4d, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(som::treinar_gng, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(som::treinar_hsom, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(som::demo_tsom, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::treinar_jepa, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::treinar_lejepa, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::treinar_mcjepa, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::treinar_bjepa, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::demo_sonic_moe, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::demo_replay_ssm, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(pensamento_demos::classificar_erro, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(pensamento_demos::confianca_de_logits, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(pensamento_demos::projetar_ridge, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(pensamento_demos::demo_pensamento, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::patches_2d, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::patches_serie, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(jepa_treinos::grupos_pontos, m)?)?; | |
| // v0.6.0 | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(calibracao::calibrar_verificador, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(calibracao::demo_verificador_ncm, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(treino_fases::treinar_fase_c, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(moe::demo_moe_redirecionavel, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(moe::jepa_com_moe, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(moe::som_com_moe, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(moe::demo_acoplador_duplo, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(pensamento_demos::demo_pensamento_ncm, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(pensamento_demos::demo_autoajuste, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(fnh_arvore::demo_fnh, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(fnh_arvore::demo_quebra_cabeca, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(fnh_arvore::quebra_cabeca_real, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(nlp_nlg::demo_nlp_nlg, m)?)?; | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(som::demo_autoajuste_som, m)?)?; | |
| // v0.8.0 — análise/prova/teste das propostas Qwen3.8 | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(demos_qwen::demo_qwen_v080, m)?)?; | |
| // v0.9.0 — veredito executável das críticas Qwen3.8 (r-34) | |
| m.add_function(wrap_pyfunction!(demos_qwen::demo_criticas_v090, m)?)?; | |
| m.add_class::<nucleo::BpePy>()?; | |
| m.add_class::<nucleo::ConfigPy>()?; | |
| m.add_class::<nucleo::PonteDuplaPy>()?; | |
| m.add_class::<nucleo::PonteAsyncPy>()?; | |
| m.add_class::<fnh_arvore::ArvorePesosPy>()?; | |
| Ok(()) | |
| } | |