Semantic Geometry Software & AI SpA Hãy nói chuyện

Rancagua · Chile · R&D ứng dụng

Semantic Geometry Software & AI SpA

Chúng tôi không cho rằng AI phải biết mọi thứ. Chúng tôi thiết kế mẫu hình thực sự neo giữ AI hiện đại.

Xác thực toàn bộ ngôn ngữ con người trong một hộp đen là điều bất khả thi. Chúng tôi xây dựng kiến trúc neuro-symbolic tất định: một phương pháp C++23 trong đó mọi tuyên bố quan trọng được neo vào không gian liên tục [-1, 1]³ và một đồ thị có thể kiểm toán. AI đề xuất. Silicon xác minh.

O’Higgins, Chile
Rancagua
Công ty cổ phần
Software & AI SpA
Grounding tất định
Neuro-Symbolic
15W · không GPU · 0 token để xác minh
Edge ngoại tuyến

01 — Nguồn gốc

Sinh ra từ một trực giác, không phải kế hoạch kinh doanh

Rancagua, Región de O'Higgins. Semantic Geometry không bắt đầu trong một phòng thí nghiệm được tài trợ hay bên trong một tập đoàn công nghệ. Nó bắt đầu từ một trực giác mà tác giả đã mang theo qua nhiều thập kỷ tự học: rằng một ý tưởng, một cảm xúc hay một định luật vật lý có thể được định vị chính xác trong không gian.

Khi đó, ý nghĩa của con người không phải là một định nghĩa tĩnh trong từ điển chữ cái, mà là một vị trí toán học trong không gian tọa độ liên tục. Nếu Trái Đất có vĩ độ, kinh độ và độ cao để định vị bất kỳ vật thể nào trên bề mặt, thì tư duy cũng nên có các trục Descartes của riêng mình: một GPS của tri thức.

Nhiều năm sau, khi xem lại tài liệu chính thức, trực giác đó hóa ra hội tụ với dòng tâm lý đo lường cổ điển: phép đo thái độ của Louis Thurstone và phép sai biệt ngữ nghĩa của Charles Osgood. Đó không phải là một ý tưởng mồ côi; đó là một ý tưởng đến muộn với truyền thống khoa học của chính nó.

Từ đó xuất phát lập trường kỹ thuật định hình công ty. Đối lập với những mô hình thường đúng nhưng không thể giải thích tại sao, không phân biệt được điều mình biết với điều mình bịa, và phụ thuộc vào những máy chủ khổng lồ, Semantic Geometry được xây dựng trên nguyên tắc ngược lại: mô hình đề xuất, nhưng đồ thị và khối lập phương xác minh.

Trong hành trình này còn có một nghịch lý đẹp và vô cùng trung thực: cỗ máy này tồn tại để rèn luyện và neo giữ các mô hình ngôn ngữ, nhưng nếu không có chúng, nó sẽ không bao giờ ra đời. Trong nhiều thập kỷ, hình học ngữ nghĩa chỉ là một trực giác đơn độc nằm trong sổ tay và script cục bộ. Tự tay tạo ra hàng triệu khái niệm, mạng lưới quy định và những bộ kiểm thử C++23 nghiêm ngặt sẽ mất cả đời. AI tạo sinh là chất xúc tác nhận thức: giàn giáo tăng tốc khám phá và biến kiến trúc thành hiện thực. Tác giả biết ơn đóng góp đó: LLM là ngọn lửa rèn nên chiếc neo giờ đây giữ chúng tỉnh táo.

  1. 1928 Thurstone Thái độ có thể đo được
  2. 1957 Osgood Phép sai biệt ngữ nghĩa
  3. — Nhiều thập kỷ Tự học, phát triển độc lập
  4. 2026 12 graviton Nguyên tử ngữ nghĩa

Dung lượng khối [-1,1]³

Hardware / IEEE 754
≈ 7,82 × 1056

điểm biểu diễn được duy nhất

Mỗi trục 2046·2⁵² + 1 9.214.364.837.600.034.817

1 dấu · 11 mũ · 52 phần định trị — IEEE 754 binary64

Có thể tính lại từ đặc tả IEEE 754. 1022 số mũ cho |x| < 1, cộng một số mũ cho đúng ±1 với phần định trị bằng 0, trên cả hai dấu.

Mức lấp đầy đồ thị hiện tại

semantic.db v8.0
2,06M

khái niệm duy nhất được neo trong [-1, 1]³

Liên kết phân loại 4,75M (cạnh có kiểu đang hoạt động)

884k từ đồng nghĩa

Đo trực tiếp trong semantic.db (2.064.828 khái niệm / 4.747.027 liên kết / 884.322 từ đồng nghĩa). Không có dữ liệu tổng hợp.

“Khối có thể chứa 7,82×10⁵⁶ điểm. Hôm nay đồ thị lấp 2,06M trong số đó. Khác biệt không phải lời hứa: đó là biên độ tăng trưởng mà kiến trúc để ngỏ.”

Sơ đồ kỹ thuật của khối ngữ nghĩa liên tục trong phối cảnh đẳng cự, với Trái Đất chỉ vào một điểm bên trong như một hợp đồng cộng tác

Khối ngữ nghĩa đủ chỗ cho nguyên tử của khoảng 6 triệu Trái Đất

Các mô hình hiện đại chưa khám phá không gian này — và không cần phải làm vậy: cánh cổng đã tồn tại. AI đề xuất, hình học xác minh, và khối lập phương là mặt đất chung nơi hợp đồng này được ký với chi phí gần như bằng không. Chúng tôi không cho rằng AI lẽ ra phải đến sớm hơn: chúng tôi chỉ nói rằng cánh cửa giờ đã mở.

Không gian vật lý vs. khối ngữ nghĩa

Nếu mỗi khái niệm chiếm một điểm trong khối — như mỗi nguyên tử chiếm một điểm trong không gian vật lý — thì khối có thể chứa số khái niệm bằng số nguyên tử vừa trong khoảng 6 triệu Trái Đất.

Mở rộng vào bên trong

Chuyến khám phá đầu tiên vào bên trong

Năm thế kỷ, nhân loại mở rộng ra ngoài: vượt đại dương, lập bản đồ lục địa, phóng kính thiên văn. Semantic Geometry đề xuất khám phá bên trong: một không gian được chinh phục không bằng khoảng cách, mà bằng độ chính xác. 7,82 × 10⁵⁶ vị trí có thể định địa chỉ trong silicon thường ở 15 watt.

01

Năm thế kỷ hướng ra ngoài

Bán cầu được lập bản đồ, quỹ đạo được đo, thiên hà được chụp ảnh. Khám phá ra ngoài là dự án của nhân loại. Biên giới tiếp theo không phải khoảng cách — mà là độ chính xác của những gì đã ở đây.

02

Bộ nhớ tô-pô

Von Neumann để lại cho chúng ta một bus tuyến tính: bộ nhớ như con phố nơi mọi thứ xếp hàng. SG làm ngược lại: những thứ tương tự sống cạnh nhau. Tri thức không bị duyệt qua — nó được tìm thấy. Chỉ mục không gian trong SQLite, vị trí vật lý trong silicon.

03

Lượng tử hóa địa chỉ, không phải lời nói

Ngành công nghiệp nén từ thành một bit (BitNet) và tiếp tục ảo giác giá rẻ. Nén ngôn ngữ không cho nó một mái nhà. SG cho sự thật một địa chỉ: tọa độ (x, y, z) trong khối. Sự thật không phụ thuộc vào tài hùng biện — mà vào địa chỉ của nó.

Những người thợ mỏ trong đường hầm ngầm O’Higgins chiêm ngưỡng khối ngữ nghĩa được gắn như một geode sống trong vách đá

O'HIGGINS · CHILE

“O’Higgins đã khai thác đồng cho thế giới suốt một thế kỷ. Mở rộng vào bên trong đề xuất một kiểu khai thác khác: một khối ngữ nghĩa gần như vô tận, nơi AI tìm thấy thay vì bịa ra.”
∫

Mật độ không đồng đều trong IEEE 754

Mật độ IEEE 754 không đồng đều trên [-1, 1]: gần 0 cao hơn khoảng 2048 lần so với gần ±1. Độ phân giải hiệu dụng thay đổi theo vùng.

Δ

Độ phân giải hữu ích

Độ phân giải hữu ích bị giới hạn không phải bởi độ chính xác số học, mà bởi khoảng cách ngữ nghĩa thực giữa các khái niệm (tọa độ thường cách ~0,01–0,5). Dư địa tăng trưởng là vài bậc độ lớn.

⬡

Bước đột phá kiến trúc thực sự

Dung lượng không phải thành tựu. Thành tựu là vật chứa không áp đặt trần: đồ thị có thể tăng vài bậc độ lớn mà không đổi kiến trúc.

Lợi ích được tuyên bố: Dung lượng thực tế không giới hạn trong vật chứa liên tục.
Giới hạn được tuyên bố: Mức lấp đầy thực là 2,06M và chỉ tăng qua tuyển chọn được kiểm toán.

Hai cách trả lời khi không biết

Mô hình tạo sinh

Luôn trả lời. Nếu không có dữ liệu, nó dựng nên thứ gì đó nghe hợp lý: sự trôi chảy và tính trung thực đến từ cùng một cơ chế, nên từ bên ngoài không thể phân biệt.

Bộ xác minh tất định

Được phép im lặng. Hình học dẫn dắt suy luận, nhưng chỉ bằng chứng đồ thị mới chứng nhận nó. Khi không có, hệ thống nói ra: từ chối là một câu trả lời, không phải thất bại.

Khác biệt không phải ai đúng thường xuyên hơn. Một bên có thể sai mà không biết, bên kia không thể khẳng định mà không có bằng chứng.

02 — Ngành dọc

Cỗ máy là nền tảng; ngành dọc là sản phẩm

Trên lõi xác minh tất định, chúng tôi xây dựng các ngành dọc được quản lý: những lĩnh vực nơi ảo giác gây tốn tiền, một phán quyết hoặc một khoản phạt. Mỗi ngành nói thật về giai đoạn của mình, không cường điệu.

01

Vận hành đội xe

SG-Fleet

Hàng rào địa lý, telemetry và điều khiển đội xe trong C++23

Cỗ máy C++23 header-only với REST + bộ theo dõi TCP, cách ly đa thuê bao và telemetry phần cứng. Thiết kế để vận hành 100% ngoại tuyến tại biên.

  • REST API với cách ly đa thuê bao và RBAC
  • Bộ theo dõi TCP (Wialon IPS / CSV) với xử lý theo lô mật độ cao
  • Hàng rào địa lý, cảnh báo và bảng điều khiển vận hành
  • Không phụ thuộc: chạy nơi không có cloud
  • Slice tự chứa (~7 MB) cho liên kết vô tuyến và thiết bị nhỏ
C++23SQLiteRESTTCP
Đang phát triển
02

Kế toán & thuế · Chile

SG-Tax

Bảng lương, RLI và cân đối thuế tất định

Tính toán quy định Chile không dùng heuristic: quyết toán Previred, RLI ProPyme và cân đối tài chính vs. thuế. Mọi kết quả đều có thể kiểm toán theo luật.

  • Quyết toán Previred (tệp 105 trường)
  • RLI ProPyme 14-D3 / 14-D8 và Semi-Integrated 14-A
  • Cân đối thuế IFRS vs. SII với đối chiếu
  • Tính toán tất định: không hộp đen
C++23SQLiteSIIPrevired
Đang phát triển

Xác minh bản thể học thử nghiệm. Không phải tư vấn thuế hoặc kế toán ràng buộc.

03

Tín dụng & ngân hàng · Chile

SG-Fintech

Mô phỏng tín dụng với khấu hao có thể truy vết

Mô phỏng tín dụng và lịch khấu hao với kiểm toán đầy đủ: mọi quyết định thanh toán đều được cỗ máy hậu thuẫn và sẵn sàng để kiểm tra.

  • Mô phỏng tín dụng với lịch khấu hao
  • Tính chỉ số thị trường (UF, lãi suất, CPI)
  • Dấu vết kiểm toán theo từng thao tác
  • Tính tất định cho quyết định được quản lý
NestJSSQLiteTính toán tài chính
Đang phát triển

Không ngành dọc nào cạnh tranh với LLM về tạo văn bản: nó cạnh tranh ở điều LLM không thể hứa — một câu trả lời biết khi nào phải im lặng và có thể chỉ ra quy định phía sau. Và ở nơi LLM không với tới — không kết nối, silicon thường, tại biên — cỗ máy vẫn với tới.

03 — Trụ cột

Ba năng lực, một kỷ luật biểu diễn

Chúng tôi không bán giờ phát triển chung. Mỗi trụ cột giải quyết một loại vấn đề khác nhau theo cùng tiêu chí: cấu trúc rõ ràng, hiệu năng đo được và kết quả bền theo thời gian.

01

Kỹ thuật dữ liệu & backend hiệu năng cao

Chúng tôi xây dựng đường ống nơi dữ liệu đến nguyên vẹn và đúng giờ. Pipeline ETL chịu lỗi, tối ưu luồng và microservice vững chắc, được định cỡ cho khối lượng sản xuất thực.

  • Pipeline ETL/ELT và điều phối nạp dữ liệu quy mô lớn
  • Tối ưu truy vấn, chỉ mục và dấu chân bộ nhớ
  • Microservice và backend hiệu năng cao
  • Khả năng quan sát, idempotency và phục hồi lỗi
C++23Embedded SQL / SQLitePythonREST APIs
02

AI Neuro-Symbolic & Grounding

Chúng tôi nối hình học của không gian tiềm ẩn liên tục với sự chắc chắn của đồ thị bản thể học. AI tạo sinh đề xuất; cỗ máy neuro-symbolic của chúng tôi xác minh và neo bằng bằng chứng toán học.

  • Mô hình hóa tri thức hình học trong không gian tiềm ẩn liên tục [-1, 1]³
  • Biểu diễn liên tục có thể diễn giải và truy vết trong silicon
  • Xác minh tất định dưới mili giây (miễn nhiễm ảo giác)
  • Grounding dựa trên bằng chứng: không khẳng định nếu không có đồ thị
C++23Khối liên tụcĐồ thị có hướngNeuro-symbolic
03

Điện toán không gian & tối ưu hóa

Thuật toán phân tích cho những bài toán không chấp nhận xấp xỉ. Tối ưu tổ hợp, địa không gian và tài chính áp dụng cho vận hành công nghiệp và quyết định được quản lý.

  • Tối ưu tổ hợp và metaheuristic
  • Phân tích địa không gian và tô-pô mạng
  • Mô hình rủi ro và tính toán quy định có thể kiểm toán
  • Mô phỏng và hỗ trợ quyết định vận hành
  • Biên ngoại tuyến: ~15W trên silicon thường, không GPU, không cloud
Tối ưu hóaĐịa không gianMô hình tài chínhMô phỏng

05 — Mô hình & truy xuất

RAG truyền thống vs. grounding ngữ nghĩa trong silicon

Thị trường cố giải quyết ảo giác bằng RAG (truy xuất tương đồng). Chúng tôi giải thích tại sao tương đồng vector không phải xác minh và cách hình học mang lại sự chắc chắn mà RAG thiếu.

Chiều Grounding ngữ nghĩa SG RAG truyền thống (DB vector + LLM)
Cơ chế truy xuất Phép chiếu toán học liên tục trong [-1, 1]³ và tìm đường bắc cầu trên đồ thị hình thức. Tìm kiếm tương đồng văn bản bề mặt (khoảng cách cosine embedding) được chèn vào prompt.
Bảo đảm bản thể học Tất định: nếu không có đường nhân quả được đồ thị hậu thuẫn, trả về NO_EVIDENCE và im lặng. Bằng không. LLM vẫn có thể ảo giác, bỏ sót hoặc mâu thuẫn với chính các đoạn RAG đã truy xuất.
Chi phí mỗi truy vấn 0 token để xác minh. Toàn bộ xác minh bản thể học chạy trong bộ nhớ C++23 cục bộ. Cao. Hàng nghìn token mỗi lần gọi để trả cho cửa sổ ngữ cảnh của tài liệu được chèn.
Độ trễ phản hồi Dưới mili giây (p50 0,37 ms trên desktop / 1,37 ms trên edge, silicon native). Vài giây (2.000–6.000 ms giữa tra cứu vector và sinh token tự hồi quy).
Hạ tầng & năng lượng 15 watt trên phần cứng thường cục bộ. 100% ngoại tuyến, không GPU, không cloud. Cơ sở dữ liệu vector cloud, cụm GPU công suất cao và kết nối internet bắt buộc.
Xử lý mâu thuẫn Không tương thích tô-pô: phát hiện xung đột quy tắc và bác bỏ hình thức. Pha trộn văn bản mâu thuẫn thành một tổng hợp trôi chảy nhưng sai ("ảo giác mềm").
Truy vết & kiểm toán Có thể chứng minh: nêu node, trọng số và nguồn quy định/kỹ thuật chính xác cho mỗi cạnh. Xấp xỉ: chỉ ra tài liệu nào đã đọc, nhưng không chứng minh được cách đi đến kết luận.

Lợi ích và giới hạn được tuyên bố (minh bạch hoàn toàn)

Semantic Geometry được gì:

Xác minh hình thức có thể kiểm toán, độ trễ micro giây (<0,2 ms so với 2-6 giây trên GPU), 0 token để xác minh và bảo vệ chống mâu thuẫn. Cần hình thức hóa các quy tắc quan trọng của tổ chức.

RAG truyền thống được gì:

Dễ nạp khối lượng lớn tài liệu phi cấu trúc (PDF, bản ghi, ghi chú) mà không cần mô hình hóa bản thể học trước. Mất kiểm soát sự thật và khả năng kiểm toán logic.

ARQUITECTURA ENTERPRISE

Tích hợp lý tưởng: SG là người gác cổng cho RAG của bạn

Semantic Geometry và RAG không cần cạnh tranh: SG là lớp bảo vệ đầu ra giúp RAG khả dụng trong sản xuất.

  • 01 Dùng pipeline RAG hiện có để tự do khám phá và tóm tắt hàng triệu trang phi cấu trúc.
  • 02 Trước khi trả câu trả lời cuối cho người dùng hoặc hệ thống lõi, SG xác minh trong <1 ms xem kết luận có tuân thủ quy tắc kinh doanh không.
  • 03 Nếu RAG ảo giác hoặc mâu thuẫn với chính sách doanh nghiệp, SG phủ quyết phản hồi và yêu cầu bằng chứng.
  • 04 Kết quả: tầm với rộng của RAG truyền thống kết hợp với lá chắn tất định toán học của Semantic Geometry.

Tương đồng văn bản không phải chân lý bản thể học. RAG tìm từ giống nhau; Semantic Geometry chứng minh tuyên bố có đúng trong thực tại hay không.

Trạng thái hiện tại

Semantic Geometry chưa hoàn thiện. Nó được xây để không nói dối khi chưa hoàn thiện.

Kiến trúc & phương pháp
Đã củng cố C++23 nghiêm ngặt, kiến trúc lục giác, bộ xác minh xanh.
Cơ sở tri thức
Đang hiệu chỉnh Tăng qua nạp dữ liệu được kiểm toán. Điều không đo được sẽ bị loại bỏ.
Độ phủ miền
Không đồng đều Và cỗ máy tuyên bố điều đó: nơi đồ thị không có bằng chứng, nó trả lời bằng im lặng.

Một mô hình có độ phủ chưa đầy đủ mà lấp đầy khoảng trống rủi ro hơn một mô hình có cùng độ phủ mà im lặng. Với vận hành công nghiệp và quyết định được quản lý, khác biệt đó không phải chi tiết: đó là sản phẩm.

04 — Danh tính & liên hệ

Nói về vấn đề, không phải bài chào hàng

Cho chúng tôi biết bạn cần xây hệ thống gì, pipeline nào đang hỏng, hoặc quyết định nào hôm nay bạn chưa thể hậu thuẫn. Chúng tôi trả lời bằng chẩn đoán kỹ thuật, không phải brochure.

Thông tin công ty

Tên pháp lý
Semantic Geometry Software & AI SpA
Vị trí
Rancagua, O'Higgins, Chile
Múi giờ
GMT-4 / GMT-3 (giờ lục địa Chile)

Gửi tin nhắn

Biểu mẫu này mở ứng dụng email của bạn với tin nhắn đã soạn sẵn. Không có gì được gửi đến máy chủ trung gian.