Elena AILL
Un’architettura sperimentale per l’apprendimento artificiale del linguaggio, sviluppata attorno a stato interno persistente, feedback neuronale locale, consolidamento implicito della memoria e un unico sistema in continua evoluzione.
Elena AILL studia acquisizione del linguaggio, memoria, ragionamento, adattamento e apprendimento persistente mediante un’architettura sperimentale non-Transformer. Ogni risultato è collegato a una fase di ricerca identificabile.
Elena AILL in 10 secondi
Elena AILL in 10 secondi: 849 record di fase documentati in un archivio evidence-first; percorsi sperimentali su memoria, linguaggio, ragionamento e apprendimento locale; benchmark 10M come sample-fact run; risultati PASS, PARTIAL e FAIL conservati. L’ultimo runtime locale verificato resta un candidato parziale e non dimostra capacità linguistiche generali.
Cos’è Elena AILL
Le proprietà verificate sono separate dagli obiettivi di ricerca. Una direzione progettuale diventa capacità verificata soltanto quando il gate della fase corrispondente la supporta.
Elena AILL è un progetto sperimentale sviluppato attraverso fasi documentate singolarmente, ciascuna con obiettivo, evidenze ed esito propri.
Il progetto è organizzato attorno a un unico sistema in evoluzione; apprendimento locale e consolidamento sono verificati mediante test specifici.
I test riusciti di riavvio e ricaricamento a freddo documentano la persistenza solo per lo stato e la capacità esaminati.
Principi di ricerca
Nessuna attenzione Transformer
Gli audit pertinenti dichiarano e controllano il percorso non-Transformer e senza attention entro il proprio perimetro.
Nessuna risposta runtime generata tramite retrieval
Dove verificato, le risposte non derivano dal recupero di una risposta completa conservata in RAG o database vettoriale.
Nessuna banca di risposte
Le fasi linguistiche pertinenti verificano che la risposta finale non sia scelta da un archivio di risposte complete.
Nessuna regola teacher a runtime
L’esclusione di teacher runtime e prompt lookup vale soltanto per le fasi che la sottopongono ad audit esplicito.
Conoscenza nel sistema in evoluzione
L’obiettivo è conservare conoscenza e comportamento nello stato interno persistente, verificandoli con prove di apprendimento e richiamo.
Test ripetibili e circoscritti
I risultati sono associati a gate nominati, casi congelati o blind quando disponibili e limitazioni esplicite.
Aree di ricerca
Linguaggio
Conversione testo-significato, lessicalizzazione, morfologia e generazione.
Memoria
Stato persistente, richiamo dopo il riavvio e consolidamento controllato.
Ragionamento
Pianificazione strutturata, proposizioni ordinate e composizione multi-fatto.
Produzione linguistica
Percorso sperimentale dal significato interno al linguaggio di superficie.
Addestramento
Run controllati, checkpoint candidati, gate di promozione e regressioni.
Autoapprendimento
Adattamento locale e feedback sottoposti a test di sicurezza e anti-oblio.
Architettura
Sistema non-Transformer, confini dei componenti e audit delle scorciatoie vietate.
Benchmark
Misure per fase, set blind, ablation, ricariche a freddo ed esiti negativi.
Percorsi di ricerca in evidenza
Sistemi tecnici interni
Stato corrente della ricerca
Il catalogo corrente contiene 849 record canonici; lo snapshot storico congelato ne conserva 847. Le due viste restano separate.
Ultimo stato verificato
L’ultimo candidato runtime locale verificato è ELENA_EXTERNAL_RUNTIME_REPAIR_PARTIAL. Utilizza il contratto F900, F901 e F903–F913, con F902 disabilitata. Il percorso linguistico osservato comprende TTM, memoria e reasoner strutturati, planner, F711, Decoder V3 e verifier. Ha superato controlli interni congelati, ma il collaudo italiano esterno è rimasto parziale: 0/86 risposte nel benchmark generale con 100/100 defer. Non è promosso come modello linguistico generale né confermato come servizio pubblico corrente.
Timeline della ricerca
Audit end-to-end del planner
Il planner strutturato supera il contratto controllato, mentre la pipeline da testo naturale resta insufficiente.
Follow-up su trasporto e superficie
Il follow-up isola lacune nel trasporto dei fatti e nella resa superficiale; il gate resta chiuso.
Realizzazione circoscritta dei predicati
La candidata successiva chiude il gap congelato nel proprio benchmark limitato e supera il controllo di reload.
Traguardi selezionati
Limitazioni note
- Le prestazioni restano irregolari su input naturali non supportati.
- La pipeline dipende dalla qualità della conversione dal testo al significato.
- La validazione di una fase non dimostra una capacità universale.
- I benchmark riusciti non implicano ragionamento di livello umano.
- Le fasi successive possono superare conclusioni precedenti.
Metodologia evidence-first
Ogni fase conserva il proprio status; fallimenti e risultati parziali restano visibili, i numeri non vengono migliorati per la presentazione e i dettagli implementativi privati restano esclusi.
Biblioteca della ricerca
Sintesi tematiche mirate affiancano l’archivio delle evidenze fase per fase.
Architettura sperimentale
Una lettura documentata dell’architettura sperimentale non-Transformer di Elena AILL, distinguendo evidenze correnti, componenti storici e obiettivi di ricerca.
Percorso di ricerca
Una storia non lineare di Elena AILL: fondamenti, linguaggio, memoria, apprendimento locale, integrazione, fallimenti, correzioni e validazioni successive circoscritte.
Sistema linguistico
Il percorso documentato dal significato interno al linguaggio di superficie: Clean Speak, SPEAK-NEW, testo-significato, pianificazione e lessicalizzazione.
Ricerca sulla memoria
Stato persistente, coerenza dopo il riavvio, richiamo, consolidamento, anti-oblio, provenienza e limiti di ciò che dimostra un test di reload.
Ricerca sul ragionamento
Pianificazione strutturata, fatti ordinati, test causali e multi-fatto, verificatore e fallimenti tra significati controllati e linguaggio naturale.
Addestramento e valutazione delle candidate
Run di apprendimento controllati, storia SenzaAdam, checkpoint candidati, confronti con baseline, gate di promozione e regressioni.
Esperimenti di autoapprendimento
Evidenze su adattamento locale, feedback, pesi autonomi, gate di sicurezza, richiamo e anti-oblio senza rivendicare autonomia illimitata.
Hub dei benchmark
Indice circoscritto dei benchmark su linguaggio, memoria, ragionamento, speech, set blind e holdout, reload, candidate e test end-to-end.
Traguardi di ricerca
Etichette milestone storiche e gate successivi, presentati con il significato documentato senza trasformare la storia in una sequenza di soli successi.
Archivio visuale delle evidenze
Una vista storica organizzata delle figure pubbliche approvate Stage 2–6 e delle immagini benchmark, riutilizzate senza duplicare i file.
Metodologia evidence-first
Come vengono rappresentati fasi, verdict, metriche, figure originali, fallimenti, candidate e confini pubblici senza migliorare artificialmente le evidenze.
Word Model di Elena AILL — Generazione sequenziale, Word Memory e limiti del runtime
La ricerca Word Model di Elena riguarda lo stato appreso delle transizioni tra token e la generazione condizionata dal prompt, usati insieme a una Word Memory persistente separata. Nel runtime ordinario, un decoder sequenziale e Word Memory possono influenzare le risposte; lemma, morfologia, predicati e strutture argomentali appartengono invece a componenti separati di text-to-meaning e lexicalization nello stack candidato esteso. Il planner resta separato e ogni affermazione su persistenza e comportamento è limitata agli ambiti di test documentati.
Memoria delle parole — Word Memory
Evidenze su stato lessicale persistente, richiamo, consolidamento, controlli di riavvio e anti-oblio, distinguendo persistenza e correttezza del recupero.
Parole, mondo e documenti — Word / World Document
La denominazione storica Word / World Document, relativa alle evidenze su ingestione, lettura strutturale, memoria di sessione, risposte grounded e confini runtime.
Sistemi di apprendimento interno
Meccanismi tecnici verificati per stato persistente, feedback locale, priorità interne, consolidamento offline, associazione, carryover e valutazione delle risposte.
GLIA — Ricerca storica offline
GLIA identifica un percorso storico e offline della ricerca Elena AILL dedicato a stabilità e meccanismi collegati alla memoria. I risultati documentati restano parte del percorso del progetto, ma lo stato nel runtime ordinario corrente non è confermato pubblicamente.
SenzaAdam e Big Brain — Ricerca sulla memoria persistente
SenzaAdam e Big Brain indicano una linea documentata di esperimenti sulla memoria persistente e sugli aggiornamenti locali, comprese fasi che hanno verificato l’assenza di Adam e la disattivazione del global backward. Non sono presentati come motore universale corrente.
Clean Speak e SPEAK-NEW — Ricerca sull’output controllato
Clean Speak è un percorso sperimentale documentato per l’output linguistico controllato; SPEAK-NEW appartiene alla sua lineage storica. Le evidenze di fase sono conservate senza dichiarare che una delle due etichette identifichi l’intero runtime corrente delle risposte.
Benchmark 10M di memoria persistente
Un run streaming di memoria persistente configurato con 10.000.000 di sample facts. Il conteggio di 10.833.323 learned facts è cumulativo perché il run riprendeva uno stato precedente; non è un numero di parametri del modello.
Chi è Elena? Perché esiste Elena AILL
La domanda umana dietro Elena AILL: capire se un sistema artificiale possa apprendere nel tempo, conservare esperienze utili ed evolvere senza trasformare un’ambizione di ricerca in un’affermazione non dimostrata.
Limiti pubblici della ricerca
Cosa include l’archivio pubblico, cosa esclude e perché i benchmark non implicano prodotto live, capacità illimitata o readiness per il deployment.
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