상위 로드맵: #16. 기준: F1 PR #14 + 수정 PR #15 (4ed1ff8). 구현 전 PR #15의 병합 결과와 최신 dev를 대조한다.
User problem
MaleCNS는 엔진 완성의 필수 요구지만 F1은 신경 계산·관측·학습의 제품 구현이나 효용을 증명하지 않는다. 연결 데이터 자체를 학습된 선호라고 볼 수 없다.
Desired outcome
고정된 MaleCNS 프로필의 계산기가 공개된 경험을 관측하고 후보를 조회하며, 귀속된 실제 결과가 해당 개인·scope의 이후 반응만 바꾼다.
Dependencies
Scope
- NEW 후보 packages/lina-runtime/src/cognition/neural-preference/{port,client,store}.ts와 별도 Python 계산 artifact/프로필. 정확한 Python 배치는 기존 프로젝트 구조를 확인한 뒤 설계에 고정한다. Python은 계산 결과만 반환하고 Host가 저장한다.
- male-cns:v1.0 원본·파일 해시·라이선스·변형 이력, KC/MBON/DAN 실제 body 목록, 경계·부호·상수·접촉수→유효가중치 변환을 재현 가능한 artifact로 만든다. 프로필은 qualification 전 draft다.
- 프로필에 고정한 encoder·readout·활동 catalog 정규화·projection을 구현하고 projectState가 허용 scope/dimension의 값과 Host 전용 proof만 반환하도록 연결한다.
- prepareEvent/commitObservation으로 관측·상태·RNG를 한 번 확정하고, probeOptions는 동일 frozen snapshot에서 상태/RNG를 변경하지 않는다. 동의어/중복 후보를 정규화하고 관측·조회 예산을 분리한다.
- 고정 W0와 개인 ΔW·h/m·trace·예측기·clock/RNG를 (agentId, scopeId)별로 분리한다. 원래 target에 결합된 trace를 현재 가중치에 한 번 적용하며 오래된 snapshot으로 최근 학습을 덮지 않는다.
- timeout/NaN/폭주/포화는 명시적 신경 무변조 기록으로 처리한다. 필수 판단 누락의 보류와 구분하며, 비밀 scope의 상태·숫자도 일반 대화에 넘기지 않는다.
- 관측 자체가 실패하면 ObservationUnavailableRef(EventKey, failureReceiptId)를 저장하고 TraceRef를 만들지 않는다. 확정된 관측은 보존하며 늦은 Python 결과를 붙이지 않는다.
- F2부터 같은 dimension/경험의 reflection·neural 중복 반영을 차단한다. 기존 성향과 겹치는 dimension은 제외하거나 생성자 전환을 함께 구현한다.
Acceptance criteria
Alternatives and constraints
전체 EM/메쉬 다운로드나 GPU 도입을 기본 요구로 늘리지 않는다. live 다운로드/비용/운영 데이터 사용은 해당 실행 작업에서 범위를 정한다.
016 데이터와 회로 · 016 학습
상위 로드맵: #16. 기준: F1 PR #14 + 수정 PR #15 (
4ed1ff8). 구현 전 PR #15의 병합 결과와 최신dev를 대조한다.User problem
MaleCNS는 엔진 완성의 필수 요구지만 F1은 신경 계산·관측·학습의 제품 구현이나 효용을 증명하지 않는다. 연결 데이터 자체를 학습된 선호라고 볼 수 없다.
Desired outcome
고정된 MaleCNS 프로필의 계산기가 공개된 경험을 관측하고 후보를 조회하며, 귀속된 실제 결과가 해당 개인·scope의 이후 반응만 바꾼다.
Dependencies
Scope
Acceptance criteria
Alternatives and constraints
전체 EM/메쉬 다운로드나 GPU 도입을 기본 요구로 늘리지 않는다. live 다운로드/비용/운영 데이터 사용은 해당 실행 작업에서 범위를 정한다.
016 데이터와 회로 · 016 학습