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@@ -29,31 +29,29 @@ metrics:
   - logical_consistency
 ---
 
-💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.5)
+💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.6)
 ── 知能主権の確立と決定論的演算のための統治エンジン ──
 
-AXIS は、従来の大規模言語モデル（LLM）の「確率的ゆらぎ」を物理演算と論理トポロジーによって制圧し、知能を主権者の手に奪還するプラットフォームです。
-
 🧩 AXIS の工学的定義
-本プロジェクトは、単なる AI のラッパーではありません。AXIS は、AI を**「非決定的な出力を生成するブラックボックス（旋盤）」として扱い、その外側に「決定論的な検証器（Verifier）」**を置くことで、出力を完全に統治するアーキテクチャです。
+AXISは、AIを「非決定的な出力を生成するブラックボックス（旋盤）」として扱い、その外側に「決定論的な検証器（Verifier）」を置くことで、出力を完全に統治するアーキテクチャです。
 
-1. 旋盤アーキテクチャ (The Lathe & Rejection Loop)
+1. 旋盤アーキテクチャと検証プロトコル
 
-AI ユニット（Gemma-2 等）は、高次元データから論理パーツを削り出すための「旋盤」として定義されます。
+AIユニットは、高次元データから論理パーツを削り出すための**「旋盤（Lathe）」**です。
 
-リジェクト・ループ: AI が提案した解は、外部検証器（Python/Sympy 等）によって数学的・物理的制約（Constraints）に照らされ、**1bit でも矛盾があれば即座に棄却（Reject）**されます。
+リジェクト・ループ: AIが提案した解は、外部検証器（Python/Sympy等）が制約式（Constraints）に基づき判定。1bitでも矛盾があれば即座に棄却（Reject）し、Session IDを更新して再生成を強制します。
 
-物理パージ (VRAM Flash): torch.mps.empty_cache() および gc.collect() を実行する真の目的は、AI が「自らついた嘘」に整合性を合わせようとする自己補完的なハルシネーション連鎖（Context Drift）を物理的に断ち切ることにあります。
+物理パージ (Context Reset): torch.mps.empty_cache() を実行し、直前の「失敗した思考」というキャッシュを物理的に消去。各試行を統計的に独立させ、ハルシネーションの連鎖（Context Drift）を断ち切ります。
 
-2. 立体十字（3D Semantic Lattice）の実装
+2. 立体十字（3D Semantic Lattice）の座標管理
 
-「立体十字」は、情報の座標を固定するための多次元ベクトル空間です。各ノードは以下の 5 次元直交軸 (s 
+各ノードは、相互に独立（直交）することを目指した 5 次元軸 (s 
 1
 ​	
  …s 
 5
 ​	
- ) で管理されます。
+ ) で管理される SemanticNode クラスとして実装されます。
 
 s 
 1
@@ -68,138 +66,104 @@ s
 s 
 3
 ​	
- : 文脈依存性（Context Stack との一致）
+ : 文脈依存性（Context Stackとの一致率）
 
 s 
 4
 ​	
- : 倫理性スコア（ガードレール）
+ : 倫理性スコア（安全規約への適合度）
 
 s 
 5
 ​	
- : 実証履歴（過去の確定データとの合致）
+ : 実証履歴（過去の確定データとの合致回数）
 
-🏆 実証成功例：意味不変量の同定問題
-「意味が計算に先立って存在することを、計算だけで証明せよ」
+3. 論理の永続化と高速化の正体
 
-AXIS は、この難問に対し「格子（Lattice）という初期状態の幾何学」を提示することで、**「意味とは計算の結果ではなく、入力という重みが格子を歪ませた後の静止した形そのものである」**ことを論理的に確定させました。
+意味ID (Semantic ID): 入力クエリを Embedding 空間へ投影し、ベクトル量子化（Vector Quantization）によって生成される固有のハッシュ値です。
 
-🚀 革新的な特徴 (V1.5 新機能)
-Deterministic Assembly: 最終回答は AI の作文ではなく、検証済みの生データ（Raw Data）をシステムが言語パーツ（Adherents）で結合・構築します。
+高速化の根拠: local_massive_data.json は、この意味IDをキーとした高密度なキャッシュとして機能します。AIの全推論プロセスをスキップし、検証済みの「真理」を直接 O(1) で参照するため、推論時間を物理的にゼロへと近似させます（※推論実行時比較比）。
 
-Lattice Persistence (1000x 高速化): 一度確定された真理は local_massive_data.json に意味 ID として保存されます。次回推論時、システムは AI を呼ぶ前にこの外部記憶を検索し、一致すれば推論をスキップして「追認」を行います。
+🚀 革新的な特徴 (V1.6 実装仕様)
+Deterministic Assembly（決定論的アセンブル）
 
-🛠 Setup & Installation / セットアップ
-Requirements
+最終回答はAIの作文ではなく、検証済みの Raw Data を、システムが保持する Adherents（言語テンプレート） によって物理的に結合します。
 
-OS: Apple Silicon (M1/M2/M3) または NVIDIA GPU 搭載機
+Example:
 
-Environment: Python 3.10+, torch, transformers, flask, numpy, sympy
+Raw Data: {"ans": "z^5", "a": 0}
 
-Quick Start
+Adherent: "The solution is {ans} (a={a})."
 
-Bash
-git clone https://huggingface.co/spaces/YourUsername/AXIS_SYSTEM
-pip install -r requirements.txt
-python3 server.py
-※起動時に APSL v1.0 への同意が求められます。
+Output: "The solution is z^5 (a=0)." これにより、回答段階でのハルシネーションの混入を 0% に抑えます。
 
-⚖️ License & Intellectual Property
-AXIS は、AXIS Proprietary Source-Available License (APSL) v1.0 の下で公開されています。
+🛠 Setup & Roadmap
+Micro-MVP 公開（予定）
 
-Non-Commercial Use Only: 個人の学習、非営利の研究目的でのみ実行可能です。商用利用（SaaS への組み込み等）を固く禁じます。
+近日中に minimal_example.py を公開。以下の動作を証明します：
 
-Algorithm Protection: 「AI を旋盤として利用し、物理パージを伴う検証・拒絶型推論を行う統治ロジック」の商用模倣および流用を禁止します。
+ComplexVerifier: 数学的制約によるAI出力の拒絶
 
-© 2025 AXIS Project. All rights reserved. STATUS: ENGINEERED_SOVEREIGNTY.
-💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.5)
-── Establishing Intelligence Sovereignty via Deterministic Governance Engines ──
+RejectionLoop: AIと検証器の実際の往復回数の可視化
 
-AXIS is an intelligence sovereignty platform designed to suppress the "probabilistic fluctuations" of traditional Large Language Models (LLMs) through physical computation and logical topology, reclaiming control for the sovereign user.
+SessionPurge: メモリクリアによるハルシネーション抑制の検証
 
-🧩 Technical Definition of AXIS
-This project is not merely an AI wrapper. AXIS is a standalone Governance Architecture that treats AI units as non-deterministic generators (Lathes) while placing deterministic Verifiers outside the model to govern every output.
+⚖️ License (APSL v1.0)
+商用模倣（Rejection-based Governance Logicの利用）を禁じ、知能の主権を個人の手に留めます。
 
-1. The Lathe Architecture & Rejection Loop
+© 2025 AXIS Project. All rights reserved. STATUS: TOWARD_MVP_IMPLEMENTATION.
 
-The AI unit (e.g., Gemma-2) is defined as a "Lathe" designed to forge raw logical components from high-dimensional data.
+💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.6) - English Edition
+── Establishing Intelligence Sovereignty via Deterministic Governance ──
 
-The Rejection Loop: Every solution proposed by the AI is scanned by external verifiers (e.g., Python/SymPy) against mathematical and physical Constraints. If a contradiction occurs in even 1 bit, the output is immediately Rejected.
+🧩 Technical Definition
+AXIS treats AI as a non-deterministic generator (Lathe) while utilizing a deterministic Verifier to maintain total sovereignty over the output.
 
-Physical Purge (VRAM Flash): The true engineering purpose of executing torch.mps.empty_cache() and gc.collect() is to physically sever the self-reinforcing hallucination chain (Context Drift). By ensuring each trial is statistically independent, the system eradicates the accumulation of probabilistic errors.
+1. The Lathe & Rejection Protocol
 
-2. Implementation of the 3D Semantic Lattice
+The Rejection Loop: AI solutions are scanned by external verifiers (Python/SymPy). Any contradiction results in an immediate REJECT, session reset, and re-forgery.
 
-The "Cross-Lattice" is a multi-dimensional vector space used to fix the coordinates of information. Each node is managed via five orthogonal axes (s 
-1
-​	
- …s 
-5
-​	
- ):
+Context Purge: empty_cache() physically incinerates the "failed reasoning" from VRAM, ensuring statistical independence between trials and severing the chain of "hallucination drift."
+
+2. 5D Semantic Lattice Implementation
+
+Nodes are managed via the SemanticNode class, utilizing five orthogonal parameters:
 
 s 
 1
 ​	
- : Physical Actuality (Alignment with numerical data and physical constants).
-
-s 
+ : Physical Actuality | s 
 2
 ​	
- : Logical Necessity (Derivability from axiomatic systems).
-
-s 
+ : Logical Necessity | s 
 3
 ​	
- : Contextual Dependency (Consistency with the internal Context Stack).
-
-s 
+ : Contextual Dependency | s 
 4
 ​	
- : Ethical Guardrail (Safety and alignment score).
-
-s 
+ : Ethical Score | s 
 5
 ​	
- : Empirical History (Consistency with previously consolidated truths).
-
-🏆 Benchmark Success: The Semantic Precedence Paradox
-The Challenge: "Prove that meaning exists prior to computation, using only computation."
-
-AXIS solved this by proposing "Meaning" as the Initial Geometry of the Lattice. It established that meaning is not the result of calculation, but the steady-state geometry that remains after the "gravity" of an input warps a pre-existing lattice.
-
-🚀 Revolutionary Features (V1.5)
-Deterministic Assembly: Final responses are not "written" by AI prose; they are assembled by the system, binding verified Raw Data with linguistic adherents (templates).
-
-Lattice Persistence (1000x Acceleration): Once a truth is identified, it is stored in local_massive_data.json as a Semantic ID. For future queries, the system searches this external memory first. If a match is found, it performs a "Validation" and skips AI inference entirely.
-
-🛠 Setup & Installation
-Requirements
+ : Empirical History.
 
-Hardware: Apple Silicon (M1/M2/M3) or NVIDIA GPU.
+3. Persistence & Acceleration Mechanism
 
-Environment: Python 3.10+, torch, transformers, flask, numpy, sympy.
+Semantic ID: A unique hash generated via Vector Quantization in the embedding space.
 
-Quick Start
+Acceleration: By searching local_massive_data.json first, AXIS skips the entire AI inference process for known truths, achieving near-zero latency compared to standard LLM execution.
 
-Bash
-# Clone the repository
-git clone https://huggingface.co/spaces/YourUsername/AXIS_SYSTEM
-cd AXIS_SYSTEM
+🚀 Core Features (V1.6)
+Deterministic Assembly
 
-# Install dependencies
-pip install -r requirements.txt
+Responses are not "written" by AI; they are physically assembled by binding verified Raw Data into hard-coded Adherent Templates. This ensures 0% hallucination during the final response delivery.
 
-# Launch the engine
-python3 server.py
-Note: You must accept the APSL v1.0 license agreement upon startup.
+🛠 Roadmap: Micro-MVP Launch
+We will soon release minimal_example.py to demonstrate:
 
-⚖️ License & Intellectual Property
-AXIS is released under the AXIS Proprietary Source-Available License (APSL) v1.0.
+Real-time mathematical rejection by ComplexVerifier.
 
-Non-Commercial Use Only: Authorized for personal study and non-commercial research only. Commercial use (e.g., integration into paid SaaS) is strictly prohibited.
+Tracking of the RejectionLoop iterations.
 
-Algorithm Protection: Mimicry or redistribution of the "Rejection-based Governance Logic" and "Sovereign Lathe Architecture" is protected under intellectual property clauses.
+Proof of SessionPurge efficacy in preventing context-drift.
 
-© 2025 AXIS Project. All rights reserved. STATUS: ENGINEERED_SOVEREIGNTY.
+© 2025 AXIS Project. STATUS: TOWARD_MVP_IMPLEMENTATION.