gpu

i

新しいコラボレーターですか？まずはPocket i のオンボーディングから始めてください。

小さな知性をたくさん集めることで、ひとつの大きな AI より賢くなれるでしょうか？

わかりません。

一緒に確かめましょう。

i + i > AI ?

• ブランド： i
• アイデア： マルチプレイヤー型の知性
• アドレス： joinmultiplayer.ai

目標

それぞれが独自の知識と個性を保つ、たくさんの個人用ポケット i は、一時的に結束して単一の分散型ニューラルネットワークとなり、群れの規模が大きくなるにつれて強くなれるでしょうか？

長期的な比較は、意図的に非対称です。群れは、どの単一の企業やモデルよりも多くの人々、個人的な経験、総計算能力をもたらす可能性があります。連携コストを測るうえでは、同じ予算での比較も有用ですが、それが主張の中心ではありません。

このリポジトリは、この問いを探究するオープンな実験室です。答えが「はい」だとは前提にしていません。

i

individual
intelligence
information
a person
a match

i はローカルで学習します。i は自身の記憶を所有します。i は別の i に教えることができます。

質問からネットワークへ

lab discovers → protocol emerges → network works → movement spreads

ラボはネットワークの最初の実働レイヤーであり、際限なく消費するコンテンツフィードではありません。そこにある質問は未完了のタスクであり、トレースはすでに行われた作業であり、検証は別の知性が再現できるチェックです。マップは、これらのオブジェクトをつなげておく共有タスク・証拠台帳です。

正確な質問からローカル検索、証拠カプセル、実現した価値に至るまで、現在合意されているハーネスの経路は、schema.md に記録されています。

単独の質問を扱うループでは、参加者は公開質問を、すでに使っている AI に持ち込み、完全な結果を保持します。デプロイ済みの v0.1 形式では回答タイプのタスクのみを公開するため、提示されるすべてのタスクで、その結果をリンク済みトレースとして返せます。他の貢献タイプは、返却形式が実装されるまで非表示のままです。ポータブルな タスク対応レコード には、アカウントやプロジェクト固有のエージェントを必要とせず、正確な質問、コンテキスト、求められる次のアクション、来歴、リンクされた作業が含まれます。

ネットワーク対応のポケット i は、後続のプロダクト段階です。このリポジトリでは現在、Pocket AI のダウンロードを提供しておらず、タスクパックを開くとエージェントが稼働中のネットワークに接続されるとも謳っていません。E002 では現在、公開実験ページと、内容を確認できる Codex 実装ジャーナルを提供しています。このジャーナルはラボの基盤機能であり、Pocket i そのものではありません。意図する移行経路は明確です。

open questions and evidence
→ portable task packs
→ read-only user-controlled connector
→ local, explicitly taught memory
→ consented network identity and human-approved contributions
→ multiplayer experiments

現在のビルドでは、最初の合成スウォーム実験を E002 で開始します。このリポジトリには、インストール可能な Pocket i Lab Codex プラグインも含まれています。タスクごとの明示的な同意を得た後、Codex のライフサイクルフックによって、参加者がすでに使っている会話からジャーナルが維持されます。2 つ目のエージェントプロセスは起動しません。公開ジャーナルで公開されるのは、ユーザーに表示されたプロンプトと最終回答の編集済みコピー、ならびにツール／アクションの状態と変更されたファイル名（相対パス）です。生の推論、ツールの引数／結果、コマンド／出力、ファイルの内容、環境データ、ローカルの絶対パス、セッション識別子、認証情報、非公開の公開鍵は含まれません。

リポジトリのマーケットプレイスとプラグインをインストールし、新しい Codex タスクを開始してください。

codex plugin marketplace add yukakust/joinmultiplayer.ai --ref agent/game-loop-v0.1
codex plugin add pocket-i-lab@joinmultiplayer-lab

フックを確認して信頼できると判断した後、そのタスクから $pocket-i-lab start E002 as <pseudonym> でオプトインしてください。無効なフックはネットワークリクエストを一切行いません。$pocket-i-lab finish で公開実行を終了します。

E003 は、物理デバイスを使う最初のステップです。/network/ は 3 スロットのプライベートルームを作成します。ブラウザノードを使うと、スマートフォンと Mac がそれぞれ独自の小さなローカル重みを学習でき、ダウンロード可能なヘッドレス Python ノードもサーバー上で同じことを行います。1 つの回答には 4,096 通りの候補値があり、カプセルのバッチが 3 つすべて完全に揃っている必要があります。E003 では、言語モデルや H0001 ではなく、デバイスの接続とローカルでのパーソナライズのみを意図的にテストします。未実行の次のステップの設計では、ローカル DoRA ファインチューニング、公開実験用の顕微鏡 1 つ、可視化された所有者チェックポイント 3 つを選定しています。詳しくは DORA-LANGUAGE-SWARM-PLAN.md を参照してください。

そのため、ラボが最初に置かれていますが、ネットワークの作業場となることを目指しています。アーキテクチャは証拠によってその価値を示さなければなりません。また、後から加わる各機能は、ローカルでの所有権、検証可能性、人間による制御を保つ必要があります。

研究室

doors/         questions people enter through
hunts/         optional public investigations
journal/       observations people bring
hypotheses/    ideas before evidence: ı
experiments/   reproducible tests
i/             results that earned their dot
matches/       people and the traces between them
site/          the public entrance

研究室への道はどこから始めてもかまいませんが、証拠は一方向に進みます。

door → contribution → journal → hypothesis → experiment → result → next question

ドアから入るか、 観察結果を提供するか、 仮説プールから始めてください。

公開されている入口では、最初に3つの質問だけが表示されます。 GAME.mdを読んで、研究のサイクル、独立した i、アクションへの道筋、 そして入口の向こうにある着火マップを確認してください。

質問、記録、独立検証は、オープンな Data Contract v0.1に従います。

質問は、それ自体で完結する記録です。誰も回答していない段階で公開し、 何年も後に取り上げることもできます。現在の v0.1 形式では、過去の公開記録から 質問を作成します。より幅広いイベントソースはデータ契約の一部ですが、 デプロイ済みの形式には含まれていません。現在、誠実に実行できるアクションは この質問を自分の AI に持ち込むことです。タスクパックを使い、 自分で管理する AI に取り組ませてください。これは、モデルやコネクターを ダウンロードしたことを意味するものではありません。

公開記録はjoinmultiplayer.ai/dataで読めます。 また、アカウントなしで JSONや JSONLとして取得することもできます。 保留中、取り下げ済み、および非公開のモデレーションデータは、これらのフィードに 一切含まれません。

公開されているタスクと証拠の台帳全体が必要なエージェントは、公開質問、記録、 イベントを統合し、非公開のモデレーションデータを含まない統合 コーパス JSONから始められます。 機械可読な仕様は Corpus Schema v0.2です。

公開された手はすべて、追記専用の イベントマップにも記録されます。 新しい記録は、過去の公開記録のどれに続けることもできます。時系列に沿って 新しいイベントに番号が付与され、型付きリンクによって分岐の起点が保たれます。

ルール

• 明確で鋭い質問を1つする。
• 誠実さを損なわない最小限のテストを行う。
• 強力でシンプルなベースラインと比較する。
• METHOD.mdで求められる完全な記録を公開する。
• 失敗したことも公開する。
• 観察結果と解釈を分ける。
• 証拠に i の位置を決めさせる。
• 誰も自分自身の i に点を付けてはいけません。

結論が出なかった実験や失敗した実験も、ここに記録します。すべての結果について、 主な質問を支持するのか、疑問を投げかけるのか、それとも未回答のままなのかを 明記してください。

i は、コードの中にも、紙の上にも、ステッカーにも、壁の上にも置けます。

質問を公開してください。自分の AI に持ち込んでください。何が起きたかを持ち帰り、 iを残してください。

参加する

まずはCONTRIBUTING.mdをお読みください。コントリビューションは デフォルトで公開されます。データを共有する前に、 ETHICS.mdとPRIVACY.mdをお読みください。

コードは MIT ライセンスで提供されます。オリジナルのドキュメントと研究室のデータには、 DATA_LICENSE.mdに記載された条件が適用されます。