The post has been translated automatically. Original language: Russian
Yesterday's post about determinism provoked a predictable reaction: "architecture is always a compromise." My answer is that compromises are the way to degrade the core.
In the Tengri laboratory, we decided to test a hypothesis: if modern systems are "sick" of entropy, shouldn't they be treated with bioinformatics methods?
Results of the 11th day of autopsy:
- Masking as an optimization method: Instead of infinitely optimizing everything, we used the "Loss Masking" technique. We have taught the model (TengriOracle) to ignore 40-50% of the "junk" code, which usually consumes CPU cycles when analyzing data.
- Result: After 10 epochs of training on the Pmca3 gene, the model achieved prediction accuracy of the functional code with a Loss of 1.30. We have cut off the "noise", leaving only the "healthy" exons.
- Immune response: The system has learned to distinguish functional load from technical noise (gaps). This is the very "determinism" that I was talking about — the system knows exactly where the line between payload and ballast lies.
Conclusion: When you stop feeding your architecture "garbage", latency decreases, and the predictability of the system increases. We are not correcting the symptoms, we are changing the principles of data processing.
For those who want to see the code of our "immune response", the repository and the TK are already in working order. We are moving on to the stage of detecting anomalies (mutations) in real time.
I leave beautiful graphics to those who are afraid to look into the core. We're moving on.
#TengriProtocol #EngineeringMindset #DevOps #DeepLearning #Bioinformatics #CoreArchitecture #SystemResilience
Вчерашний пост о детерминизме вызвал предсказуемую реакцию: "архитектура — это всегда компромисс". Мой ответ: компромиссы — это путь к деградации ядра.
В лаборатории Tengri мы решили проверить гипотезу: если современные системы "болеют" энтропией, не нужно ли лечить их методами биоинформатики?
Результаты 11-го дня вскрытия:
- Маскирование как метод оптимизации: Вместо бесконечной оптимизации всего подряд, мы применили технику "маскирования Loss" (Loss Masking). Мы научили модель (TengriOracle) игнорировать 40-50% "мусорного" кода, на который обычно тратятся CPU-циклы при анализе данных.
- Результат: После 10 эпох обучения на гене Pmca3, модель достигла точности предсказания функционального кода с Loss 1.30. Мы отсекли "шум", оставив только "здоровые" экзоны.
- Иммунный ответ: Система научилась отличать функциональную нагрузку от технического шума (гэпов). Это и есть тот самый "детерминизм", о котором я говорил — система точно знает, где проходит грань между полезной нагрузкой и балластом.
Вывод: Когда вы перестаете скармливать своей архитектуре "мусор", latency падает, а предсказуемость системы растет. Мы не исправляем симптомы, мы меняем принципы обработки данных.
Для тех, кто хочет увидеть код нашего "иммунного ответа" — репозиторий и ТЗ уже в рабочем состоянии. Мы переходим к этапу детектирования аномалий (мутаций) в реальном времени.
Оставляю красивые графики тем, кто боится смотреть в ядро. Мы идем дальше.
#TengriProtocol #EngineeringMindset #DevOps #DeepLearning #Bioinformatics #CoreArchitecture #SystemResilience
Share
