🧠 SONA architecture
SONA (Self-Optimizing Neural Architecture) é o coração do aprendizado em Ruflo. Adapta pesos em <0.05ms, fazendo online learning sem retraining offline.
⚡Características-chave
- •Online learning — atualiza após cada interação, sem batch training
- •Sub-millisecond adaptation — <0.05ms para incorporar novo padrão
- •PersistentSonaCoordinator — coordena estado entre sessões via AgentDB
- •Trajetória-aware — registra estado/ação/recompensa para replay
📊Por que SONA importa
- Aprendizado contínuo sem janelas de treinamento offline
- Persistência cross-session via PersistentSonaCoordinator
- Latência negligível — não atrapalha o caminho crítico do agente
🎯 MoE 8 experts
Mixture of Experts é uma arquitetura que divide o conhecimento entre 8 especialistas (coder, tester, architect, security, etc.). Um Q-Learning router seleciona o expert ótimo para cada tarefa.
🎯Os 8 experts
💡Como o roteador escolhe
O Q-Learning router aprende qual expert dá maior reward para cada tipo de query. Tarefas com palavras como "test", "spec" → tester. "deploy", "Dockerfile" → devops. O routing melhora com uso.
🛡️ EWC++ anti-forgetting
Elastic Weight Consolidation++ resolve o problema clássico de catastrophic forgetting: quando você ensina algo novo a uma rede neural, ela esquece o antigo. EWC++ calcula a importância de cada peso e protege os críticos.
✓ COM EWC++
- ✓Aprende novos padrões sem perder antigos
- ✓Importance score por weight
- ✓Acumula conhecimento ao longo do tempo
- ✓Estabilidade em produção
✗ SEM EWC (catastrophic forgetting)
- ✗Cada novo treino sobrescreve o anterior
- ✗Performance regride em tarefas antigas
- ✗Necessidade de retreinar do zero
- ✗Custo computacional alto
📊Como funciona
EWC++ usa a Fisher Information Matrix para estimar quão importante um peso é para tarefas anteriores. Pesos críticos ganham penalidade alta de mudança; pesos secundários podem ser reescritos livremente.
⚡ Flash Attention
Flash Attention é uma otimização IO-aware do mecanismo de atenção. Em Ruflo, fornece 2.49x-7.47x speedup via WASM kernel exposto pelo pacote @ruvector/attention.
⚡Por que é mais rápido
- •Tiling — divide a matriz em blocos que cabem em SRAM
- •Recompute on backward — economiza memória
- •Fewer HBM accesses — gargalo principal em GPUs
- •WASM kernel — roda no browser, no Node, em qualquer lugar
💡Quando ativar
Flash Attention brilha em contextos longos (8k+ tokens). Para queries curtas a vantagem é marginal. Ative via config quando trabalhar com documentos grandes ou histórico extenso.
🎚️ LoRA / MicroLoRA
Low-Rank Adaptation é fine-tuning leve. Em vez de ajustar todos os pesos do modelo (caro), LoRA injeta matrizes pequenas (low-rank) que adaptam o comportamento. Apenas 1-10% do tamanho do modelo original.
Decomposição low-rank
Matemática
Em vez de matriz W de tamanho d×d, treina A (d×r) e B (r×d) com r << d. O update vira W + A·B, dramaticamente menor.
Treinamento em minutos
Velocidade
Menos parâmetros = menos cálculo. Treina nova adaptação em minutos vs horas/dias do fine-tuning completo.
MicroLoRA em Ruflo
Aplicação
Cada expert MoE pode ter sua MicroLoRA. Resultado: especialização rápida sem inflar o modelo base.
📦 Int8 quantization
Quantização Int8 reduz floats de 32 bits para inteiros de 8 bits. Resultado: 3.92x menos memória com <1% de perda de acurácia. Em Ruflo, é a base do cache de memória otimizado.
📦Trade-offs
- •3.92x redução de memória — cabe mais embedding no cache
- •<1% accuracy loss — para a maioria dos casos é ruído
- •Faster inference — operações Int8 são nativas em CPUs modernas
- •Calibration step — calcula scale/zero-point por camada
⚠️Atenção
Não quantize tudo cegamente. Camadas críticas (embeddings, output projections) podem precisar ficar em fp16/fp32. Ruflo aplica quantização seletiva com base em sensitivity analysis.
📋Resumo do Módulo
Próximo Módulo:
3.2 - Consenso Distribuído: Raft, Byzantine, Gossip, CRDT, Quorum