AI需要新的计算栈——Sekura和Reganta OS架构方案探讨

为什么 Sekura Noda、Sekura JS、Reganta OS 和 Memora8 被设计成一个完整系统。

如今，大多数 AI 系统都是构建在现有软件之上的附加层。

我们把语言模型连接到数据库、文档、API 和应用程序。

这种方式很实用。

但它留下了一个尚未回答的重要问题：

当 AI 主动参与知识的创造与使用时，现有的计算技术栈是否真的为这样的世界做好了设计？

我通过四个相互关联的项目，开始探索这个问题：

Sekura Noda——面向专家与 AI 的知识系统；

Sekura JS——围绕一种不同执行模型设计的编程语言；

Reganta OS——基于模块、页面和流的微型操作系统；

Memora8——一种围绕内存组织的实验性处理器架构。

它们是同一个理念在不同层面的体现：

重要决策应始终保持明确、可理解，并由人类掌控。

问题不只在于智能

现代 AI 模型的能力极其强大。

它们能够编写代码、分析信息、解释概念并生成解决方案。

但仅有智能，并不能解决一个根本问题：

AI 不会自动知道，对于某个特定的人、公司或系统而言，什么才是重要的。

专家拥有多年积累下来的知识：

专业决策；

规则与例外；

做出选择背后的原因；

对上下文的理解。

这些知识通常存在于：

问题不在于信息不存在。

而在于这些信息并未被组织成一个可用的系统。

第一层：知识

Sekura Noda 正是从这里开始。

Sekura Noda 帮助专家利用 AI 积累、改进自己的独特专业知识，并将其商业化。

Noda 在专家与 AI 之间创建了一个层，让重要知识能够被捕获、审查、关联和复用。

哪些知识是正确的；

哪些决策已被接受；

AI 可以使用哪些上下文。

AI 帮助应用知识。

但它不会成为知识的所有者。

这一区别非常重要。

模型可以生成答案。

但只有人才能决定，这个答案是否代表了一个组织的专业能力与经验。

第二层：编程

如果知识成为一个显式系统，编程也需要随之演进。

传统编程语言是围绕现有计算机模型创建的。

它们通常描述：

操作系统服务。

Sekura JS 探索了另一个方向。

语言应该反映它所运行的系统。

它不应隐藏重要关系，而应帮助描述：

目标不是创造更多语法。

目标是让架构清晰可见。

第三层：执行

编程模型需要与之对应的执行模型。

这正是 Reganta OS 的角色。

Reganta 探索了一种以模块而非传统应用程序来组织软件的系统。

模块通过显式的流进行通信，并处理定义明确的数据单元。

操作系统专注于编排：

连接组件；

协调执行。

目标是构建一个更小、更容易理解的系统。

第四层：硬件

最底层是 Memora8。

大多数处理器都以 CPU 为中心组织。

CPU 执行指令，内存则为其提供支持。

Memora8 探索了另一种视角：

如果计算围绕内存页面来组织，会怎样？

页面独立存在；

处理器获得临时所有权；

计算发生在数据被处理的地方；

所有权与访问权限都变得明确。

处理器不再是系统中永恒的中心，而是成为处理数据的工作单元。

项目之间的关系

Human expertise
       ↓
 Sekura Noda
       ↓
Programming model
       ↓
 Sekura JS
       ↓
Execution model
       ↓
 Reganta OS
       ↓
Hardware model
       ↓
 Memora8

每一层都为下一层提供支持。

Noda 保存架构背后的知识。

Sekura JS 使用系统概念来描述程序。

Reganta OS 执行这些程序。

Memora8 提供底层硬件基础。

为什么要构建完整技术栈？

只创建一个应用程序会容易得多。

但许多问题之所以出现，正是因为计算技术栈的每一层都是彼此割裂地设计出来的。

应用程序以操作系统为前提。

操作系统以处理器为前提。

编程语言以执行模型为前提。

如今，AI 系统又被添加到所有这些层之上。

也许，下一代计算需要采用一种不同的方法：

不仅需要更智能的模型，

还需要让知识、软件、执行和硬件遵循相同原则的系统。

人类仍然需要负责

AI 改变了开发的速度。

过去需要大型团队才能探索的想法，现在一个人就可以尝试。

但速度也带来了新的挑战：

我们该如何保留对系统的理解？

我们该如何确保生成的代码、生成的设计和生成的决策，始终与人类意图保持关联？

因此，这套技术栈的基础并不是处理器。

人类必须决定哪些内容可以成为系统的一部分。

这正是 Sekura Noda 以及整个 Sekura 架构背后的理念。

本文使用 AI 进行了英文翻译和编辑润色。文中描述的理念、架构与技术决策均为作者本人提出。

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