Нейронный байткод
Язык эффективности. ИИ-нативное промежуточное представление с 10-кратной компрессией по сравнению с Python и детерминированными гарантиями безопасности.
Статус публикации:
Препринт. Работа находится на рецензировании.
~50%
Компрессия токенов
~50%
Снижение затрат
Янв 2026
Дата препринта
Ключевые метрики
Компрессия
~2× (46.67%)
Галлюцинации
0,00% (этап 3)
Логическая пропускная способность
2× по сравнению с Python
Безопасность
Когнитивный межсетевой экран
Ключевые концепции
Семантическая плотность
В 10 раз больше смысла на токен, чем в Python, за счёт функциональных операторов
Когнитивный межсетевой экран
Нулевая частота галлюцинаций за счёт статической валидации типов на уровне логитов
Резидентное исполнение
Код исполняется непосредственно в памяти HBM графического процессора, исключая узкие места PCIe.
Tensor-VLIW ISA
1024-битные векторные инструкции для сложных операций за один такт
Краткий обзор
Проблема: Современные LLM уплачивают «налог на читаемость», генерируя избыточный Python-код для машин. Это порождает дефицит энергосетей 2025 года, делающий масштабирование ИИ физически невозможным.
Решение: Нейронный байткод (NBS) — ИИ-нативное промежуточное представление (IR), устраняющее этот налог. Оно отделяет логику от лингвистики, обеспечивая «резидентное исполнение» непосредственно в памяти графического процессора.
Результаты: Эксперименты этапа 3 демонстрируют компрессию токенов ~50% (46,67%) и нулевую частоту галлюцинаций благодаря когнитивному межсетевому экрану. Это смещает парадигму от согласования «человек — ИИ» к согласованию «машина — машина».
~50%
КОМПРЕССИЯ
Рис. 1. Сравнение плотности Python и нейронного байткода