S.Y.S.
Приватная ИИ-память и self-hosted инфраструктура непрерывности.
Стадия: активный модуль / пилот приватной памяти.
Поставка: диагностика, пилот, self-hosted внедрение.
⋯Лабораторный кампус
Лаборатории Bennu Labs
Bennu Labs устроена как лабораторный кампус: разработка модулей, исследования, контроль качества и ML-эксперименты работают рядом, но у каждого направления своя роль.
Лаборатория разработки
Здесь собираются прикладные модули Bennu Labs: S.Y.S., ASA, Iskra, DAG, Intakebot и Rewrite.
ASA
Платформенное ядро для доступов, workflow, truth-first billing и операторского контроля.
Стадия: активный платформенный слой / готовность к пилотам.
Поставка: настройка платформы, governance-слой, рабочие workflow.
⋯Iskra
Операторский ИИ-слой для исполнения пайплайнов, поддержки, контент-операций и repair workflow.
Стадия: активный операторский слой / зрелость internal-to-pilot.
Поставка: запуск оператора, автоматизация workflow, поддержка пайплайнов.
⋯DAG
Direct Access Gateway для собственного intake, скоринга, контрольной точки оплат и управления маршрутами.
Стадия: MVP/spec в работе, трек проектирования пилотов.
Поставка: access-архитектура, gateway-настройка, интеграция маршрутизации.
⋯Intakebot
Система приема заявок и доступа для каналов: маршрутизация, оплаты и передача оператору.
Стадия: активный intake-слой / направление DAG-ready.
Поставка: web/Telegram-адаптер, intake-контур, платежный маршрут.
⋯Rewrite
Слой worldbuilding и трансформации для нарративных систем, квестов и экспериментальной continuity.
Стадия: экспериментальный / некоммерческое ядро.
Поставка: логика worldbuilding, квест-системы, нарративная архитектура.
⋯Исследовательская лаборатория
Здесь исследуются память, цифровая непрерывность, агентная инфраструктура и симуляционные среды.
Digital Copy Engine
Исследование механизмов цифровой непрерывности, контекста, памяти и устойчивости цифровой личности.
Открыть направлениеMemory / Identity Continuity
Как архивы, retrieval, evidence packets и private memory становятся основой непрерывности.
Открыть S.Y.S.Agent Infrastructure
Роли, память, границы, доступы и долгосрочная работа ИИ-агентов.
Открыть ASASimulation Environments
Среды, миры, цифровые сущности и системы immersive worldbuilding.
Открыть RewriteЛаборатория качества
Это направление отвечает за truth-first описания, readiness, тесты, границы заявлений и принцип no fake passes.
Quality Control
Проверка поведения ИИ-систем, устойчивости маршрутов и качества пользовательского результата.
Открыть страницуClaims / Truth
Никаких fake passes, завышенной зрелости и публичных обещаний без подтверждения.
Readiness / Release Gates
Стадии зрелости, beta readiness, production blockers и честная карта готовности.
Открыть quality layerEvaluation / Testing
Benchmarks, smoke checks, route checks, import checks и evidence-based проверка.
Открыть testing layerЛаборатория машинного обучения
ML-направление охватывает обучение моделей, ИИ-persona stability, экспериментальное обучение и оценку устойчивости цифровых сущностей.
Model Training
Классические и экспериментальные workflow обучения, настройки и оценки моделей.
Открыть АкадемиюИИ Personas / Sparks
Устойчивость персон, память, ролевые границы и identity continuity для ИИ-сущностей.
Открыть research layerAffective Embeddings
Экспериментальное направление для представления эмоциональных и контекстных сигналов.
Открыть направлениеИИ-to-ИИ Learning
Исследование сценариев, где один ИИ помогает обучать, проверять или стабилизировать другой ИИ.
Открыть Академию