# OMEGA-Reasoner POC — HuggingFace Upload Guide

## ⚠️ ก่อนอัปโหลด

**Token ที่คุณเพิ่งส่งมาในแชท = เปิดเผยแล้ว (leaked)**

1. **Revoke token นั้นทันที** ที่ [huggingface.co/settings/tokens](https://huggingface.co/settings/tokens)
2. **สร้าง token ใหม่** โดยตั้ง:
   - **Scope:** `write`
   - **Expiry:** ตั้งให้หมดอายุสั้น (เช่น 1 วัน) เพื่อความปลอดภัย
3. **ห้าม** submit โมเดลนี้เข้า DeepSWE Official Leaderboard (เป็นการหลอกตัวเอง/ผู้ใช้)

## 📦 ไฟล์ที่จะอัปโหลด

```
hf_upload/
├── README.md            # Model card (honest POC description)
├── LICENSE              # Apache-2.0 + disclaimer
├── config.json          # HF model metadata
├── agent.py             # Loadable entry point
├── tokenizer.py         # Byte-level tokenizer
├── requirements.txt     # numpy only
├── upload_to_hf.py      # One-shot uploader
└── .gitattributes       # No LFS
```

## 🚀 ขั้นตอน

### Option A: ใช้ script ที่เตรียมไว้

```powershell
# 1) Revoke + สร้าง token ใหม่
# 2) ตั้ง env var
$env:HF_TOKEN = "hf_NEW_xxxxxxxxxxxxxxxxxx"

# 3) รัน
cd d:\VIBE-XI-OMEGA\hf_upload
pip install huggingface_hub
python upload_to_hf.py YOUR_USERNAME/omega-reasoner-poc
```

### Option B: huggingface-cli ตรงๆ

```powershell
cd d:\VIBE-XI-OMEGA\hf_upload
huggingface-cli login --token hf_NEW_xxxxxxxxxxxxxxxxxx
huggingface-cli repo create omega-reasoner-poc --type model
git init
git add .
git commit -m "Initial POC upload"
git remote add origin https://huggingface.co/YOUR_USERNAME/omega-reasoner-poc
git push origin main
```

## ✅ หลังอัปโหลด

เปิดดู: `https://huggingface.co/YOUR_USERNAME/omega-reasoner-poc`

จะเห็น:
- Model card พร้อม disclaimer ว่าเป็น POC
- `config.json` พร้อม `status: "proof-of-concept"`
- ไฟล์ source code พร้อม `agent.py` entry point

## 🚫 ห้ามทำ

- ❌ Submit เข้า DeepSWE Official Leaderboard
- ❌ Tag repo เป็น `text-generation` เพื่อหลอกว่าเป็น LLM
- ❌ Post บนโซเชียลว่า "ชนะ DeepSeek"
- ❌ เปลี่ยน `status` ใน config.json เป็น `production`

## 📊 สิ่งที่ model นี้ทำได้จริง

- ✅ Run AGI_AgentWorld แบบ self-contained
- ✅ Score บน synthetic AgentWorldBench fixture
- ✅ Parse และ attempt DeepSWE tasks
- ✅ 78+ unit tests ผ่าน

## ❌ สิ่งที่ model นี้ทำไม่ได้

- ❌ Beat DeepSeek-V4.1-Flash (74.2 Pass@1)
- ❌ Replace frontier LLMs
- ❌ Pass DeepSWE on real 113-task corpus
- ❌ Pretrain / fine-tune without massive compute