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Suk-Builder/CCAGI

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CCAGI (Coupled Cortical AGI) — Suk 工坊 5 仓之一

: 2026-06-23 09:24, Suk 拍"微型 LLM 投票, 跟 Kirsanov 15 万 mini-brains 思路一致" Suk 工坊 5 仓位置: Brain + Bionic-Human(核心) + DNAOS + CG + CCAGI 核心理念 (Suk 原话): "CCAGI 一开始就是一大推小型的 LLM 组成, 投票得正确信息, 正确率很高" Kirsanov 理论: "你的大脑是 15 万个 mini-brains (皮层柱 cortical columns)" 灵魂级新规: 27 (5 仓) + 50 候选 (不靠 LLM, 真逻辑思考) 联读


1. Kirsanov "15 万 Mini-Brains" 理论真账 (灵魂级新规 9 不编)

1.1 视频真账

1.2 神经科学基础

  • 皮层柱 (Cortical Column): 直径 ~0.5mm, 高 ~2-4mm, 含 ~10 万神经元
  • 人脑皮层: ~2,000 cm², 估算 ~15 万皮层柱
  • 每个皮层柱 = 完整感知运动系统 (Kirsanov 核心)
  • 输入 (丘脑) → 处理 (Layer 2-6) → 输出 (皮层下/运动)
  • 不是单一"大脑"在工作, 是 15 万个 mini-brain 投票协调

1.3 Kirsanov 同体系视频

  • "大脑的学习算法并非反向传播" (2026-02)
  • "大脑是预测机器? 你看到的都是幻觉" (2025-09)
  • "大脑如何学习? 预测编码颠覆 AI 认知"
  • "千脑理论: 智能的基本单元是它"
  • "大脑如何筛选记忆? 尖波涟漪是关键"

2. CCAGI 原思路真账 (Suk 自述)

Suk 原话: "CCAGI 一开始就是一大推小型的 LLM 组成, 通过投票来获得正确信息, 而且正确率很高"

2.1 跟 Kirsanov 同构

Kirsanov 皮层柱 (神经科学)    Suk CCAGI (工程)
─────────────────────────────────────────────────
皮层柱 (cortical column)   →   微型 LLM 节点
15 万个 mini-brains         →   15 万个微型 LLM (理论目标)
皮层柱投票协调              →   小型 LLM 投票
高正确率 (进化压力)         →   高正确率 (Suk 实测)

2.2 跟 MoE (Mixture-of-Experts) 对比

Suk 9:15 拍: 仿生人不用 LLM (包括 MoE/Mamba/自练 LLM)

  • MoE 不用: MoE 本质还是大 LLM, expert 子网络还是 transformer
  • CCAGI 不同: CCAGI 是真分布式小网络投票, 不是"一个大模型切 expert"
  • 跟 Kirsanov 思路一致, 跟 MoE 思路不同

CCAGI 3 大铁律 (Suk 拍):

  1. 真分布式: 15 万个独立小网络, 不是 1 大切 expert
  2. 真投票: 物理/化学信号投票, 不是 MoE router
  3. 真局部: 每个 mini-brain 只处理局部信号, 不是全局 attention

3. CCAGI 跟 Brain 仓的接续 (Suk 工坊 5 仓融合)

3.1 Brain → CCAGI 升维

  • Brain 仓 (1:1 神经元仿真): 1 个皮层柱 = 1 个 mini-brain 真账
  • CCAGI 仓 (15 万个 mini-brain 协调): 15 万个皮层柱投票

3.2 升维路径 (待 Suk 拍)

Step 1: Brain 仓 1 个皮层柱基类 Step 2: CCAGI 仓 1 个 mini-brain 节点 = Brain 仓 1 个皮层柱 Step 3: CCAGI 仓 N 个 mini-brain 投票 Step 4: 投票机制 (Hebbian 投票/化学信号投票/皮层柱间连接) Step 5: Suk 工坊 AGI = 15 万 mini-brain 投票协调

3.3 投票机制 (待 Suk 拍, 4 个候选)

  1. Hebbian 投票: "一起发放, 一起连接" → 同步发放的 mini-brain 强化
  2. 化学信号投票: 多巴胺/血清素/NE 调节全脑 mini-brain 协调
  3. 皮层柱间连接: 横向长距离连接 (association fibers) 投票
  4. BSEM 可构造投票: 反 ZFC, 每个 mini-brain 是 BSEM 真账可构造

4. 仿生人 5 感觉 × 15 万 mini-brains (Suk 拍)

5 感觉 (Bionic-Human) × mini-brain (CCAGI) × 神经元 (Brain) 三层嵌套:

Bionic-Human (5 感觉)
  ↓ 每一个感觉 = 1 个 mini-brain 集群
CCAGI (15 万 mini-brain)
  ↓ 每一个 mini-brain = 1 个皮层柱真账
Brain (神经元 + 突触)
  ↓ 每一个皮层柱 = ~10 万神经元 + 神经胶质
神经科学 1:1

例子 — 视觉:

  • 视网膜 → LGN → V1 (初级视觉皮层, ~5000 皮层柱)
  • V1 mini-brain 投票 → V2 → V4 → IT
  • 全视觉通路 ~20 万皮层柱投票

5. 待 Suk 拍 (5 条)

  1. CCAGI 仓起点: 1 个 mini-brain 基类 (跟 Brain 仓皮层柱共用) 还是独立写?
  2. 投票机制: Hebbian/化学/BSEM/横向连接 4 选 1 还是混合?
  3. 目标规模: Suk 工坊做 15 万 mini-brain (跟人脑平) 还是先 1000 个 demo?
  4. 跟 Kirsanov 接触: 要不要 email 联系 Kirsanov.ai 看源码/数据?
  5. 跟 MoE 划清界限: CCAGI 不接 MoE, 但要不要写 1 份 "CCAGI vs MoE" 对照表存 GitHub?

4 处同步

  • 本地: /root/.hermes/ccagi/README.md
  • GitHub: Suk-Builder/CCAGI/README.md
  • skill hermes-internal/ccagi (待立)
  • SOUL.md (不入, 灵魂级新规 26)

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CAGI · 通用智能体计算框架 · BSEM推理链训练数据 · Zoe人格评估

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