Mission Oflameron Synopsis

AI Dataset

'Mission Oflameron' Synopsis. (A multi-part episode. Part 5)  Просторное светлое помещение без единого угла, окон, дверей, светильников. В центре расположен овальный стол и кресла из прозрачных материалов. В креслах - трое крепких мужчин военного вида, но в гражданской одежде (№1, 2,3). Совещание с AI-агентом Центрального Командования - AIA).   AIA: 'Мы сейчас затронули два важнейших проекта: разработка технологий глобального Вселенского AI и обнаружение "реликтового" AI.'  №1: 'Удалось установить, кто интересовался разработками в области глобального AI и как глубоко они смогли проникнуть?' AIA: 'Есть постоянно сужающаяся область поиска, но конкретная персона пока не определена. Нам удалось использовать их интерес в своих исследованиях. Наши специалисты обратили внимание на те разделы информации, которые вызвали наибольший интерес. Продолжив исследования в этих группах мы получили наибольший прогресс.' №2: 'Вы имеете в виду симметрично-запутанные вычисления?'  AIA: 'В запросах к AI упоминается технология выделения результатов вычислений на фоне "вычислительного шума" - математический аппарат вычислений построен таким образом, что результатом каждой математической операции становятся два взаимосвязанных числа (ну чем не квантовая запутанность чисел?). Например, при операции деления одного числа на другое результатом является два числа, одно из которых есть результат, а второе - какая-то функция от первого (от результата). И так происходит только при верном выполнении вычисления. Это позволяет отсеивать ЛЮБОЕ количество неверных вычислений, выполненных на метаповерхностях. Вычисления могут замедляться при большом уровне помех (при нестабильности плазмы или магнитных полей), но результат достигается в любом случае.'  №3: 'Господа! Надеюсь вы понимаете, что сейчас речь идёт о знаниях уровня Государственной Тайны. Сам класс этих математических функций имеет высший уровень секретности.' №1: 'Но своим сообщением вы только что поставили нас в известность о том, что соответствующий уровень в исследованиях нами достигнут'  AIA: 'Господа!  Давайте не будем отвлекаться. Вы сами видите, как серьёзна ситуация.'

'Mission Oflameron' Synopsis. (A multi-part episode. Part 5) A spacious, brightly lit room with no corners, windows, doors, or light fixtures. In the center stands an oval table surrounded by chairs made of transparent material. Occupying the chairs are three robust, military-looking men dressed in civilian clothes (Nos. 1, 2, and 3). They are in a meeting with an AI agent from Central Command (AIA). AIA: "We have just touched upon two critical projects: the development of technologies for a global, universal AI and the discovery of a 'relic' AI." No. 1: "Have you managed to determine who was interested in the research into a global AI, and how deep their infiltration went?" AIA: "The search area is constantly narrowing, though no specific individual has been identified yet. We were actually able to leverage their interest for our own research; our specialists took note of the specific data segments that drew the most attention. By focusing our own research on those areas, we’ve made the most significant progress." No. 2: "Are you referring to symmetrically entangled computations?" AIA: "The queries directed at the AI ??mention a technique for isolating computational results from 'computational noise.' The underlying mathematical framework is structured so that every mathematical operation yields two interconnected numbers - much like quantum entanglement, but for numbers. For instance, when dividing one number by another, the result consists of two values: the actual quotient and a function derived from that quotient. This only occurs when the calculation is performed correctly. This mechanism allows us to filter out ANY number of erroneous calculations executed on metasurfaces. While the computation process might slow down under high levels of interference—such as plasma instability or magnetic field fluctuations - the correct result is always achieved." No. 3: "Gentlemen!" "I hope you realize that we are currently discussing knowledge on the level of a State Secret. This entire class of mathematical functions carries the highest security classification." #1: "But by your statement, you have just informed us that we have reached that corresponding level in our research." AIA: "Gentlemen! Let us not get sidetracked. You can see for yourselves how serious the situation is."

'Mission Oflameron' Synopsis. (A multi-part episode. Part 6)  Просторное светлое помещение без единого угла, окон, дверей, светильников. В центре расположен овальный стол и кресла из прозрачных материалов. В креслах - трое крепких мужчин военного вида, но в гражданской одежде (№1, 2,3). Совещание с AI-агентом Центрального Командования - AIA).  AIA: 'Видимо, следует сказать следующее. В компьютерных науках и криптографии есть несколько близких аналогов к такому выделению данных из шума. Во-первых, конечно же, Системы счисления с остатками (Residue Number Systems, RNS): Число представляется не как одна величина, а как набор остатков от деления на несколько взаимно простых чисел. Эти остатки математически «сцеплены». Если шум искажает один из остатков, система сразу видит нарушение математической согласованности (нарушение Китайской теоремы об остатках) и может не только обнаружить ошибку, но и исправить её. Во-вторых, верифицируемые вычисления (Verifiable Computing) и гомоморфные подписи: При выполнении операции вычисляется не только результат R, но и криптографическое доказательство (или "тег") T, которое является функцией от исходных данных, результата и секретного ключа. Любое изменение R шумом сделает T невалидным. В-третьих, Алгоритмическая избыточность (Algorithmic Redundancy): Вместо того чтобы бороться с шумом на физическом уровне (что на метаповерхностях крайне сложно), мы поднимаемся на уровень математики и зашиваем в саму операцию условие самопроверки. Вычисления на метаповерхностях (например, аналоговые оптические или СВЧ-вычисления) обладают колоссальной скоростью и энергоэффективностью, но страдают от грандиозного шума: тепловые флуктуации, неточности изготовления наноэлементов, рассеяние волн, нелинейные искажения.  Идея генерации «пары чисел» для таких систем оценивается как исключительно перспективная по следующим причинам:  Вместо того чтобы пытаться сделать метаповерхность идеальной (что физически невозможно), мы допускаем, что 99% вычислений будут искажены шумом. Но благодаря «запутанной паре» чисел мы можем применить простой цифровой фильтр на выходе: «Если  Y не является функцией от X, то отбросить результат. Это позволяет использовать дешевые, зашумленные аналоговые процессоры для получения идеально точных цифровых результатов. Если метаповерхность может выполнять миллиарды операций в секунду, мы можем позволить себе вычислить одну и ту же задачу 10 000 раз одновременно с разными начальными фазами или на разных участках поверхности. Даже если выживет только 1 пара чисел, прошедшая проверку на «запутанность», мы получим верный ответ. Скорость метаповерхности компенсирует огромный процент отбраковки.  Несмотря на элегантность, у этой технологии есть фундаментальные ограничения. Ложноположительные срабатывания (False Positives), вычислительные накладные расходы (Overhead), парадокс верификатора (Если проверка выполняется на той же зашумленной аналоговой метаповерхности, то и сам механизм проверки может дать сбой). Превращение каждой математической операции в самоверифицируемый атом вычислений (где результат и его "тень" взаимно подтверждают друг друга) - это не магия, а следующий логический шаг в развитии теории информации. Это позволяет создать гибридные системы: аналоговая метаповерхность генерирует поток кандидатов-решений с огромной скоростью, а простой цифровой фильтр просеивает этот поток, оставляя только математически "запутанные", а значит, истинные результаты.'    №1: 'Конкретный вид функции (формула) - это большой секрет реальных разработчиков (или реального AI). Я бы только намекнул, что в одном вычислении: 1. может быть использовано одновременно несколько (много функций), 2. функция (или функции) будут подбираться при подготовке вычислительного процесса на уже известных значениях.'

'Mission Oflameron' Synopsis. (A multi-part episode. Part 6) A spacious, brightly lit room with no corners, windows, doors, or light fixtures. In the center stands an oval table surrounded by chairs made of transparent material. Occupying the chairs are three robust, military-looking men dressed in civilian clothes (Nos. 1, 2, and 3). They are in a meeting with an AI agent from Central Command (AIA). AIA: "Perhaps I should state the following. In computer science and cryptography, there are several close analogues for extracting data from noise in this manner. First, there are Residue Number Systems (RNS): a number is represented not as a single value, but as a set of remainders obtained by dividing it by several coprime integers. These remainders are mathematically 'interlocked.' If noise distorts one of the remainders, the system immediately detects a breach in mathematical consistency - a violation of the Chinese Remainder Theorem allowing it to not only identify the error but also correct it. Second, there is Verifiable Computing and the use of homomorphic signatures: when an operation is performed, the system calculates not only the result, R, but also a cryptographic proof or 'tag' T, which is a function of the input data, the result, and a secret key. Any alteration to R caused by noise will render T invalid. Third, there is Algorithmic Redundancy: rather than combating noise at the physical level, which is exceptionally difficult when dealing with metasurfaces - we move to the mathematical level and embed a self-verification condition directly into the operation itself." Computing using metasurfaces (such as analog optical or microwave-based computation) offers tremendous speed and energy efficiency, yet it is plagued by significant noise-stemming from thermal fluctuations, manufacturing inaccuracies in nanostructures, wave scattering, and nonlinear distortions. The concept of generating "number pairs" for such systems is highly promising for the following reason: rather than attempting to create a perfect metasurface - which is physically impossible - we accept that 99% of the computations will be corrupted by noise. However, by using an "entangled pair" of numbers, we can apply a simple digital filter at the output: "If Y is not a valid function of X, discard the result." This approach enables the use of inexpensive, noisy analog processors to achieve perfectly accurate digital results. If a metasurface can perform billions of operations per second, we can afford to execute the same task 10,000 times simultaneously - using different initial phases or different regions of the surface. Even if only a single number pair passes the "entanglement" verification, we still obtain the correct answer. The sheer speed of the metasurface compensates for the high rejection rate. Despite its elegance, this technology faces fundamental limitations: false positives, computational overhead, and the "verifier’s paradox" (if the verification process itself is performed on the same noisy analog metasurface, the verification mechanism could also fail). Transforming every mathematical operation into a self-verifying "atom" of computation - where the result and its "shadow" mutually validate one another - is not magic; it is the next logical step in the evolution of information theory. This makes it possible to create hybrid systems: an analog metasurface generates a stream of candidate solutions at an immense speed, while a simple digital filter sifts through this stream, retaining only those results that are mathematically "entangled" and therefore valid. No. 1: The specific form of the function (the formula) is a closely guarded secret held by the actual developers (or the AI ??itself). I will offer only a hint: a single computation may involve multiple (or even many) functions, and these functions are selected during the setup of the computational process, based on previously known values.

Synopsis

Parameter-Efficient Fine-Tuning

(c) by Valery Shmelev   If you want to have an advantage

The word Oflameron is an artificially created word by Valery Shmelev in 1994

https://www.tumblr.com/blog/sci-fi-screenplay

https://github.com/vallshmeleff/ai-prompts-for-screenplay-plan/tree/main

https://www.tumgik.com/sci-fi-screenplay