크라우니 SLM 전체 방향 청사진 (작은 모듈 완성 누적)
한 줄 정의
맥(작업·오케스트레이션) → 토르(로컬 SLM 추론+실시간 학습+3진블록체인) → 클라우드(Opus 교사/Flash 응대)의
이원화 위에서, 작업 자체를 실시간 학습데이터로 삼아 벡터형4상균형3진+셀코어 로직으로
좁은 도메인 Opus 상회 캐릭터를 키우는 엣지 SLM. 모든 도구는 한선씨, 모든 판정은 4상.
전체 루프 (닫힌 학습 사이클)
[맥 작업노드 ~3대, 세션<50/대]
110세션 작업 ─→ 레이트관리.한선 (4상 분배 throttle: 티발사/옴대기/타차단/음이관)
│ 작업로그 스트림 (session|조건|행동|결과|토큰)
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[토르 AI노드 2~3대]
학습수신.한선 (인입·정제·4상게이트) ← ★이번 구현
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인과추출 → 학습법.한선 (벡터인코더→삼진학습 곱셈0→셀코어학습 룰→4상판정) → 모델저장소
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추론서빙.한선 (라우터miss→로컬추론→음만 클라우드 Opus/Flash)
트리아지가디언.한선 등 도메인 전문가 (룰 절대가드+증류 student+RAG+OOD 음폴백)
│ 모델델타
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[생태계] 모델배포허브.한선 (153셀 4상합의→블록앵커→정기배포→환류 오토패스)
[검증] 학습수렴.한선 (0→100% KPI) · 하드웨어비교.한선 (사이징) · 스피어(적대)
구축 완료 (11 한선씨 모듈, 전부 컴파일·실행 검증)
- 학습법 5종: 벡터인코더 / 삼진학습(곱셈0) / 셀코어학습(순수룰매처) / 학습법(오케) / 학습평가
- 고도화: 학습수렴(0→100% KPI 티) / 레이트관리(세션 분배)
- 서빙·전문가: 추론서빙(음만 외부) / 트리아지가디언(첫 도메인, 분포내 100% 합치)
- 생태계·인프라: 모델배포허브(4상 합의 배포) / 하드웨어비교(4상 사이징)
- import-safe 사본 4종
남은 작은 모듈 로드맵 (하나씩 완성)
- 학습수신.한선 — 맥→토르 작업로그 인입+정제+실시간 학습 루프 (★이번, 루프 폐쇄)
- RAG 벡터검색.한선 — 딥리서치 권고#1: 도메인 코퍼스 검색+셀코어 룰 게이팅
- 테스트타임검증.한선 — 권고#2: 다단계 샘플+4상 자기검증(티채택/옴도구검증/타거부/음이관)
- 삼진블록체인시뮬.한선 — 토르 R4: 2비트 패킹 4상 트랜잭션 합의 시뮬
- 맥↔토르 스트리밍 프로토콜 (gRPC 대응 한선씨 수신/송신 규격)
- 철학 코드편집: 세계관 verse 별칭함수 / 집사 타·음 분기 (정본충돌 동결 반영)
원칙
근본 해결·장기적인 것부터·완전히 세분화해 작은 것 하나씩 완성. 매 모듈 컴파일·실행 검증 후
패턴 학습+문서+메모리 영속. 검증=크라우니시뮬+스피어. 정직: BitNet=효율압축, 특화=분포내 한정+OOD 폴백.
관련
docs: slm-학습법도구-1단계 / 딥리서치-전문화기법 / 정본충돌-동결결정서 / 구현생태계-설계서 / 하드웨어비교-토르vs맥.
메모리: project_crowny_slm_learn, reference_slm_specialist_research, reference_hw_thor_vs_mac, project_crowny_butler_orin.