概要
W-GRAM-LMは、世界誘導型再帰的アトラクタ言語モデルの研究用コードベースです。
潜在世界予測、多軌道推論、解答アトラクタ収束、同一ヘッドLM生成といった技術を探求し、再現性のある実験を可能にします。
実装はQwen3.5のドナーモデル、W-GRAM再帰的潜在ワークスペース、GRAM/PTRM形式の確率的再帰的広さ、解答アトラクタ、MemoryOSなどを中心としています。
研究者やメンテナが、再帰的状態、ソースに裏付けられたメモリ、ドナーアダプタ、評価ゲート間の相互作用を監査し、予測的・多軌道言語モデルによる再現可能な実験を行うのに特に有用です。
互換性・特徴
- Python
- 研究コードベース
- PyTorch
- Hugging Face Transformers
- AGPLライセンス
- CLI
基本情報
| ライセンス | AGPL-3.0 |
| Stars | 6 |
| カテゴリ | マルチモーダル |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- ドキュメント: 貢献者向けのアーキテクチャマップを追加する (更新: 2026-05-31 / Docs: add a contributor-oriented architecture map)
- CI: 貢献者を待たせることなくスモークテストのカバレッジを拡大する (更新: 2026-05-31 / CI: expand smoke coverage without making contributors wait)
- 研究ゲート: GRAM/PTRM軌道範囲テレメトリを公開する (更新: 2026-05-31 / Research gate: expose GRAM/PTRM trajectory breadth telemetry)
- セキュリティレビュー: チェックポイントとアーティファクトのロードパス (更新: 2026-05-31 / Security review: checkpoint and artifact loading paths)
- ドナーフリーの小さなトレーニング例を追加する (更新: 2026-05-31 / Add a donor-free tiny training example)
最新リリース: W-GRAM-LM v0.1.0 (2026-05-31)