이론
의미 큐브: 기하로서의 의미
Semantic Geometry는 텍스트나 확률을 저장하지 않습니다. 모든 개념을 연속 큐브 [-1, 1]³ 안의 한 점으로 투영합니다. 두 점 사이의 거리는 의미의 가까움을 뜻하며, 주장은 다음 토큰을 추측하는 대신 그래프를 따라가며 검증됩니다.
표가 아니라 연속체
큐브의 각 축은 IEEE 754 double입니다. 차원당 약 9.2·10¹⁸개의 값과 전체적으로 10⁵⁶개의 고유 점을 가집니다. 지구의 원자 수보다 넓고 인간의 모든 어휘를 훨씬 뛰어넘는 공간이며, 현재 개념들은 큐브의 극히 일부만 차지합니다.
AI가 제안하고 실리콘이 검증한다
언어 모델은 초안을 쓸 수 있지만 큐브가 확인합니다. 모든 핵심 주장은 좌표와 감사 가능한 그래프에 고정되며, 판정은 그라운딩으로 서브밀리초 안에 끝납니다. 검증 토큰 0, GPU 0, 네트워크 0.
결정론적이고 감사 가능
같은 온톨로지에 대한 같은 주장은 어떤 기계에서도 같은 결과를 냅니다. 지식 기반은 Merkle ledger(BLAKE3)로 봉인되어 변조를 감지하며, 엔진은 엣지에서 오프라인(~15 W)으로 실행됩니다.
칠레와 라틴아메리카를 위한 랑카과의 결정론적 AI
Semantic Geometry Software & AI SpA는 칠레 오이긴스 주 랑카과에 기반을 둔 결정론적 인공지능 기업입니다. 고성능 소프트웨어 아키텍처, 데이터 파이프라인, 결정론적 신경기호 AI를 다룹니다. 논지는 간단합니다. 랑카과의 결정론적 AI가 칠레와 라틴아메리카에 외국 블랙박스에 의존하지 않고 언어를 검증할 능력을 줄 수 있습니다. 오이긴스의 광산 엣지에서 15 W 기기까지, 우리가 만드는 칠레의 결정론적 AI는 데이터를 넘기지 않고 로컬 실리콘에서 검증합니다.
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세무, 노동, 자동차, 신용 버티컬이 이미 큐브 위에서 실행됩니다. 사례를 알려주세요.
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