Rings on Water — это новая архитектура ИИ-модели и железа под неё. Модель здесь не большая нейросеть с базой знаний сбоку. Модель — это сама ткань из клеток, которые хранят знание и сами считают. На этой странице все проверки проекта: что получилось, что провалилось и что будем проверять дальше.
Человек пишет просьбу. Она превращается в короткий импульс, и машина сама находит в большом живом коде ровно те места, которые надо поменять, делает правку и проверяет, что всё собирается. Без LLM, за доли миллисекунды, одинаково каждый раз и с полным следом: видно каждую клетку, которая проснулась, и каждое действие.
Уровень доказательства. У каждой проверки есть уровень: от модели в компьютере до настоящего кремния. Пока проект прошёл два нижних уровня, они подсвечены.
Проект считается состоявшимся, только если подтвердятся все четыре. Если хоть одно рухнет, архитектуру придётся менять, а не защищать.
На каждую задачу просыпается крошечная доля клеток, остальные даже не читаются. На юридическом корпусе из 10 862 кусков просыпается около 0,08 %, а открывается 1–2 записи.
Клетки сами меняют своё состояние, чинят код, выбирают правильную ветку по настоящим тестам и делают работающую правку в настоящем магазине на 1 274 файла, без LLM. Но правила, по которым они считают, пока написаны руками, а не выучены.
Главная проверка проекта: догоняет ли ткань с маленьким ядром дорогую большую модель на реальной задаче. Её ещё не ставили.
В симуляторе круг на больших машинах (64–512 линий) быстрее дерева и сетки в 2–4 раза и гоняет меньше данных. На маленьких машинах (16–32 линии) сетка быстрее. Это пока модель в тактах, без наносекунд и ватт.
Описание владельца проекта, закреплено в каноне 25.09.2026. Центральная волна — жизнь всей машины. Местная волна решает одну задачу.
Хронология с первого провала. В каждой карточке: что проверяли, что вышло, чего эта проверка не доказывает, и ссылка на подробный отчёт.
Проверяли: найдёт ли машина кусок закона по короткой цитате, сравнивая отпечатки текстов.
Способ сравнения оказался неверным: длинный правильный кусок проигрывал из-за того, что в нём больше текста, чем в цитате. Идею выбросили и сделали по-другому.
Проверяли: найдёт ли машина нужный кусок, разбудив лишь малую часть ткани.
Цитаты были точными кусками текста по 24 слова. Пересказ своими словами, вопросы на обычном языке и другие языки пока не проверялись.
Проверяли: не начнёт ли машина будить всё подряд, когда знаний становится больше.
Доля проснувшихся даже упала. Но это наблюдение на двух размерах, а не доказательство для любого размера. Корпус был неполным из-за ошибки выгрузки, исправлено 23.09.
Проверяли: держится ли поиск на 3 308 настоящих документах.
Чужих срабатываний стало заметно больше, чем на малом корпусе. Это поиск нужного места в законе, а не юридическое рассуждение.
Проверяли: найдёт ли машина нужную статью «Коль Зхут» по вопросу, как его задаёт человек, на русском и иврите.
Разбивку по темам придумали после провала и проверили на тех же вопросах, поэтому 56 из 56 — не честная оценка. Из 17 найденных заголовков 3 оказались явно не про то.
Проверяли: если в коде поменялась одна функция, найдут ли клетки сами всё, что от неё зависит.
Правила, по которым клетки считают, написаны вручную. Доказано, что механизм событий и состояний работает, но не то, что машина умная.
Проверяли полный круг: машина правит код, запускаются тесты, упавший тест возвращается к клеткам, клетка чинит.
Поломку устроили намеренно, и клетка заранее знала, как её чинить. Поиск настоящих неизвестных багов этим не доказан.
Проверяли: удержит ли ткань две конкурирующие гипотезы и выберет ли верную по настоящим тестам.
Обе гипотезы написаны вручную. Доказано, что машина умеет держать ветки и выбирать, но не то, что она сама их придумывает.
Проверяли: поменяются ли веса клеток от того, прошли тесты или нет, и станут ли они выбирать лучше на новых задачах.
Задач всего 4 на обучение и 4 на проверку, признаки придуманы вручную. Это крошечное обучение, до настоящего ещё далеко.
Проверяли: повторит ли машина починку, которую когда-то сделал человек, не видя его правки.
В обоих случаях машина отвергла починку, которая выглядела рабочей, но ломала смысл. Варианты починок пока написаны руками; следующая проверка — чтобы машина выбирала их сама, выучив.
Весь код интернет-магазина PamPam (1 274 файла, ~370 тысяч строк) превратили в клетки машины. Дали одно задание: поставить на главную блок с надписью «Привет, это работает». Какой файл главная и куда вставлять, не подсказывали.
Машина сама нашла главную, увидела, что её рисует внутренний компонент, вставила блок перед строкой поиска и попросила перевод у трёх словарей. Второй опыт: изменение кнопки цепочкой будит 659 клеток и задевает 254 страницы — первый настоящий большой каскад. Правило «как вставить блок» написано вручную; машина нашла место и выполнила его. В живой магазин правка не влита: это решение владельца.
Первый шаг обучения. На 91 настоящем случае «в сущность добавили поле» из истории 2pampam клетки учатся, кто из подписанных файлов меняется на самом деле. Проверка — на Y-TNG, которого машина не видела. Без LLM.
Внутри одного проекта правило выучилось и втрое точнее, но на другой проект не перенеслось. История коммитов — плохой учитель: поле приезжает внутри большой доработки, и не видно, что поменялось из-за него. И подписка по имени сущности слишком узкая: большинство файлов получают данные через соседей. Дальше: кандидаты по графу кода, чистые примеры (одна просьба — одна правка), потом учиться самой правке.
Никто не говорил клеткам, что «кабинет» — это такие-то файлы. Они вывели это сами из прошлых просьб владельца. Просьбы на русском, файлы на английском, так что прочитать ответ в названиях было нельзя. И чем больше опыта, тем лучше ответ: 10 → 15 → 20 % нужных файлов. С баллами за использование, которые остывают со временем, — 26 %. Так ведёт себя модель, которая учится.
Пока она учится только понимать, кого будить, и ещё уступает простому «что трогали последним» (31 %). Научиться самой правке — следующий шаг.
327 настоящих пар «просьба владельца → какие файлы поменялись» из его рабочего журнала (данные остаются у него на компьютере). Клетки — файлы проекта. После каждой просьбы каждый изменённый файл запоминает её слова, каждый у себя: местное правило, без LLM. Проверка на 72 более поздних просьбах в 5 проектах.
Главный признак обучения есть: больше опыта — лучше ответ, в каждом проекте. Просьбы на русском, файлы на английском, так что найденное выучено, а не прочитано. Но правило слабое: «что трогали последним» пока лучше. Дальше: клетке добавить след её недавней работы и связи по графу кода.
Правило владельца: за каждое использование клетка получает 0,001 балла и при пороге попадает в R3. В R3 должно оставаться свежее: баллы остывают, или новые ярлыки вытесняют старые. Те же 72 просьбы, что в P6b.
Без остывания баллы ничего не дают, с остыванием дают +7 пунктов. Хотя бы один нужный файл в десятке теперь в половине случаев, как у «что трогали последним», но по общему счёту клетки ему ещё уступают. R3 из 10 ярлыков слишком мал: в нём не помещается текущая работа.
Проверяли: даёт ли круглая схема соединений выигрыш на машинах от 16 до 512 линий.
Круг был смоделирован неправильно, как звезда с отдельным проводом к каждой линии. Ещё две ошибки были в генераторе нагрузки и в подсчёте пути. Все результаты объяснялись ошибками модели, а не формой.
Исправленная модель: у центра один выход, импульс идёт по общему кольцу, результаты собираются на краю. Дерево и сетка честно везут ответы обратно к корню.
Пробный прогон: пороги ещё не записаны, настоящих трасс мало. Время в тактах, а не в наносекундах.
Взяли последовательности событий из проверок P1.1, P2, P4 и из двух юридических корпусов и прогнали через ту же модель.
Кодовые задачи короткие, по ним нельзя выставлять пороги. Юридические запросы годятся для оценочного прогона.
Пороги победы записали до прогона. Запросы взяли такие, которые симулятор ещё не видел.
Круг упёрся в потолок: по одному кольцу ехала вся задача целиком, и кольцо не успевало. Сетка с четырьмя входами из центра его догнала. Вывод: мешает не форма, а то, что везём по кольцу.
Круглая волна достаёт только близкое. Проверяли на настоящей цепочке P1.1: какой радиус нужен волне, чтобы дотянуться до своих, при разных способах раскладки.
Одного правила «ложись к тем, кто откликнулся» мало: мешает порядок записи. Помогают переезды в тихие удары: клетки, которые часто будят издалека, переходят ближе. Переехать пришлось всего 5–7 клеткам. Цену записи и переездов пока не считали.
Теперь в ударе едут только фамилия и ссылки, 64 байта на задачу, а мест в ударе несколько. Взяли 739 новых запросов и настоящие цепочки P1, P1.1, P2.
На маленьких машинах, 16–32 линии, сетка быстрее. Два промаха показали, что надо решить: волна слишком быстро слабеет с каждым шагом и рвёт цепочки длиннее ~5 шагов, а клетка, нужная двум семьям, может лежать рядом только с одной.
Два решения владельца. Первое: каждая волна стартует в полную силу от своей клетки и слабеет на 10 % за шаг до самого края. Второе: клетку, нужную двум семьям, ставим ровно посередине, и она просыпается уже от 26,5 %.
Длинные цепочки больше не рвутся. Но волны живут дольше, и короткие задачи закрываются медленнее, чем через центр. Две ветки в P2 стоят на противоположных краях диска: середина попадает в зону R3, до клетки посередине не дотягивается ни одна. Нужно ещё решение: подтягивать сами семьи друг к другу.
Правило владельца: если до клетки посередине не дотягивается ни одна семья, клетка всё равно ставится посередине и сразу получает ярлык в R3. Проверяли одну и ту же задачу дважды: первый раз ярлыка ещё нет, второй раз он уже есть.
Одна ветка закрывается на 1,6 удара позже пути через центр. Работа сделана к 10-му удару, но семья ждёт, пока погаснет волна, которой уже некого будить. Лечится правилом закрытия: волна гаснет, когда всех возможных своих уже разбудили. Короткие задачи, по решению владельца, со временем уйдут в R3.
Правило владельца: волна исчезает, как только все клетки, до которых она могла дотянуться, уже сработали для этой семьи. Проверяли, закрывается ли семья сразу, как сделана работа.
* Завышено: в этой модели клетка могла посчитать раньше, чем появился нужный ей результат. Честная цифра — в поправке 7, примерно вдвое. Медленнее пути через центр осталась только задача вообще без продолжений: такие, по решению владельца, со временем уйдут в R3. Открытый риск тот же: при фильтре родства похуже каскад разгоняется.
Решение владельца. Центральная волна будит всю семью, но разбуженные клетки ещё не считают. Считать клетка начинает, когда до неё доходит волна с вычислением, которое ей действительно нужно: хеши сверяются на месте.
Эта цифра поправляет прежние «втрое»: раньше клетка в модели могла посчитать до того, как появился нужный ей результат. Центр решает, кто участвует, волна решает, когда считать. Если будить по похожести текста, на каждую семью просыпаются 160–195 чужих: они не считают, но горят. Нужна точная подписка.
Раньше это число бралось из головы. Теперь измерили на настоящих клетках: 1 758 кусков законов и 3 359 кусков кода магазина.
Похожесть текста не может быть этими 53 %: два разных текста уже совпадают на 55 %. На законах общие слова работают, на коде нет — там родство в устройстве, а не в словах. И на большой машине волна в треть радиуса накрывает слишком много клеток. Предложения: точная подписка там, где связь известна; выученная вероятность родства для остального; радиус волны считать в соседних клетках, а не в долях диска.
Правила поправки 7 на настоящей большой цепочке: меняется кнопка магазина 2pampam, изменение расходится на 659 клеток, до 5 шагов вглубь. Два узла передают его дальше 208 и 68 клеткам. Вокруг — от нуля до миллиона посторонних клеток.
Пропуски разобраны по одной клетке. Первая причина — узел, от которого зависят 208 клеток, не может держать их все в круге своей волны. Вторая — дыра в симуляторе: клетка, решённая через R3, не пускает волну, хотя по канону должна. Одна волна накрывает 7–9 % диска при любом размере, поэтому цена задачи растёт вместе со всей моделью. Предложения: волна и после R3, ярлык R3 любой недостижимой клетке, узлы рассылают через центр, радиус волны — в соседних клетках.
Решение владельца. Волна несёт не только свой результат, но и ссылку на то, из-за чего клетка посчитала. Клетка, до которой узел не достаёт, узнаёт нужный ей результат в волне брата. И клетка, решённая через R3, пускает волну со своего места, как сказано в каноне.
Скорость не изменилась: спасённые клетки не лежали на самом длинном пути. Медленность — от длинных шагов вокруг узлов, где зависимые лежат на всю дальность волны. Нужно отдельное решение: узлы рассылают через центр или радиус волны считается в соседних клетках.
Доля клеток, которые проснулись, в процентах от всех. Чем короче полоска, тем лучше: значит, почти вся модель спит и не тратит ток. Шкала логарифмическая, от 0,01 % до 10 %.
Три схемы соединений на одинаковой работе: круг, дерево и сетка. Задача считается законченной, когда все её ответы собрались. По горизонтали размер машины в линиях, от 16 до 512. Это модель в тактах, а не измерение железа.
У каждого шага есть ворота: заранее записанное условие, без которого к следующему шагу не переходим. Так проект не уходит в дорогое железо на слабых цифрах.
Выгрузили последовательности событий из кодовых проверок и двух юридических корпусов и прогнали через симулятор. Узнали, сколько работы рождается прямо на линиях: в коде 40–86 %, в юридических запросах ноль. Не хватает одного числа: как часто R3 решает задачу сам, не будя ткань.
Ворота: пройдены, кроме доли решений в R3Первая оценка провалилась, потому что по кольцу возили задачу целиком. Модель машины поменяли: сердце с короткими местами, местные волны, родня рядом. Вторая оценка на 739 новых запросах дала PARTIAL: большие машины проходят все пороги, маленькие нет, четырёх мест в ударе хватает. Поправка 4 с решениями владельца: длинные цепочки больше не рвутся, но волны стали дороже, а семьи на разных краях диска середина не сшивает. Поправка 5: далёкая общая клетка сразу получает ярлык в R3, и со второго раза обе семьи решают её в R3. Поправка 6: волна гаснет, когда будить некого, и ожидания выполнены; после поправки 7 честная цифра — длинные цепочки примерно вдвое быстрее пути через центр. Замер настоящего фильтра родства показал: похожесть текста не годится как «53 %», нужна точная подписка там, где связь известна, и выученная вероятность родства для остального.
Ворота: пройдены; до железа — замер фильтра родстваОписываем схему на языке железа. Логика клетки одна для всех схем соединений, в железе стоят счётчики тактов. Из одного кода делаем две прошивки для одного программируемого чипа: круг и дерево. Получаем первые настоящие наносекунды и ватты. Только после этого — две настоящие платы, круглая и обычная.
Ворота: все схемы дают одинаковый ответ, а ткань в железе всё так же спитПеред железом: цепочка от кнопки из P5 (659 настоящих клеток) прогнана с миллионом посторонних клеток. После поправки 9 срабатывают все клетки; скорость вокруг узлов и цена волны ждут решений владельца. Отдельная линия, вне этих трёх шагов: научить машину самой выбирать способ починки на настоящих багах, а не по правилам, написанным вручную.