아주 실험적인 생각.

UZR-Lastest (Luria 3brains Meta Runner)

UZR-Lastest는 GitHub 저장소 10kseason/uzr에 있는
“루리아 3brains 메타 러너(UZR)”의 최신 PyTorch 체크포인트를 모아둔 공간입니다.

⚠️ 연구용 프로토타입입니다.

• 안정성·일반 성능·지속적인 유지보수는 보장되지 않습니다.
• pickle 포맷을 사용하기 때문에, 신뢰하는 환경에서만 로드해야 합니다.

---

Files

이 저장소에는 다음과 같은 PyTorch 체크포인트가 포함되어 있습니다:​

• uzr_3brains_ckpt.pt (~48.7 MB)
• uzr_3brains_ckpt_best.pt (~107 MB)
• uzr_3brains_ckpt_last.pt (~107 MB)

모든 파일은 torch.load()로 로드되는 pickle 기반 체크포인트이며,
내부에서 다음 Python 타입을 import합니다:​

• uzr.memory.MemoryItem
• torch.device, torch.FloatStorage, torch._utils._rebuild_tensor_v2
• collections.OrderedDict

따라서, 사용 시에는 GitHub 저장소를 함께 클론하거나
uzr/ 디렉터리가 Python path에 올라와 있어야 합니다.

---

What is UZR?

짧게 말하면, UZR는 “작은 Transformer 인코더에 3개의 latent 브레인과 압축 메모리를 붙인 메타 러너”입니다.

GitHub README 기준으로, UZR는 다음 요소들로 구성됩니다:

• 3brains latent space

  • 빠른 규칙·지식용 z_rule (inner-step에서 빠르게 적응)
  • 느린 언어/논리용 z_slow_lang, z_slow_logic + 둘을 잇는 z_bridge
  • 사고 보조용 z_think

• Identity & Intent

  • identity_self / identity_intent 벡터
  • identity_intent_control()이 내놓는 (bias, toggle)로
    ▸ inner-step 횟수
    ▸ top-k / temperature
    ▸ 메모리 쓰기 게이트
    ▸ abstain 여부
    를 함께 제어합니다.

• Self-Eval & Abstain

  • conf / entropy / Brier 스코어 기반 자기 평가 헤드
  • “확신이 없으면 거부하거나 약하게만 학습”하도록 설계된 loss·게이트

• CompressedMemory

  • surprise / entropy / 중복도 / 근접도 / 버킷 정책으로 “언제 쓸지”를 선택
  • shadow bank, tail bucket, rebalance, learner(예측기)를 포함한 장기 압축 메모리 뇌

• NPU(QNN) / ORT 엔진 (옵션)

  • PyTorch 파라미터는 그대로 두고, ONNX(QDQ) INT8 + QNN으로 추론만 오프로딩
  • npu/runtime_ort.py, npu/engine.py에서 엔진 토글 및 컨텍스트 캐시를 제공합니다.

자세한 구조와 학습/추론 파이프라인은 GitHub README에 정리되어 있습니다.

---

Intended use

이 체크포인트는 연구·개인 실험·아이디어 프로토타이핑을 목적으로 합니다.

예시 용도:

• 장기 세션 동안
  • Self-Eval / Abstain 신호가 어떻게 움직이는지,
  • 메모리 버킷(shadow / tail / rebalance)이 어떻게 채워지는지,
  • identity intent가 추론 과정을 어떻게 바꾸는지
    를 관찰하는 실험
• “작은 모델 + 압축 메모리 + 메타 러너” 구조를 참고하여
  다른 프로젝트에 응용하는 용도
• NPU(QNN) + ONNX Runtime 환경에서 메모리 달린 러너를 테스트하는 용도

비권장 사용

• 일반 사용자 대상 프로덕션 서비스
• 강한 안전/정확도가 요구되는 응용 (예: 의료, 금융, 법률 의사결정)
• 대규모 RLHF가 붙은 범용 챗봇 대체 용도

---

How to load

1. GitHub 저장소 클론:
   • https://github.com/10kseason/uzr
2. Python path에 uzr/가 보이도록 설정합니다.
3. PyTorch에서 torch.load("uzr_3brains_ckpt_*.pt")를 사용해 체크포인트를 로드합니다.
   • 내부에 uzr.model.UZRModel, uzr.memory.MemoryItem 등이 등장하므로,
     동일한 코드베이스를 함께 불러와야 합니다.

구체적인 사용 예시는 GitHub 쪽 chat_cli.py, infer_longrun_*.py, uzr_live.py 등을 참고하는 것이 가장 안전합니다.

---

License

• 코드와 체크포인트는 모두 MIT License를 따릅니다.
• KOBERT + KMMLU_KO + TASK.py Codebook.py만 사용되어 트레이닝되었습니다.
• 자유롭게 fork / 수정 / 재사용할 수 있지만,
  안전·품질·유지보수는 전적으로 사용자 책임입니다.