Dev1 流體多-LLM 協作載體
Dev1 Fluid Multi-LLM Cooperative Carrier
防禦性公開Defensive Publication
1 │ 技術要旨 (中 / English)
特色
中文摘要
English Summary
多源 LLM 容器化協作
單一平台可在執行期自適應調用多家或多尺寸語言模型
A single carrier dynamically orchestrates multiple vendors / sizes of LLMs at run-time.
經驗快取記憶
將歷次 <輸入, 輸出, 信心> 向量化快取，隨取隨用
Vector-cache every ⟨input, output, confidence⟩ tuple for instant reuse.
雙層一致性驗證
符號計算 + 知識圖譜比對；不符即重試/降級
Symbolic math + Knowledge-graph cross-check; auto re-roll / downgrade on mismatch.
風險量化護欄
實時評分毒性/幻覺/合規敏感度，超閾值觸發保護
Real-time toxicity / hallucination / compliance scoring with thresholded guard.
可切換聯邦學習
On/Off Federated-Learning，可分散蒐集梯度或完全離線
Switchable Federated-Learning for distributed or fully offline training.
夜間離線自學
非尖峰時段自觸發 LoRA 微調＋經驗回放，含快照回滾
Off-peak LoRA fine-tune + XP replay with snapshot rollback.
CPU / GPU / TPU 自動選路
推理與訓練階段自動派工至 CPU / CUDA / TPU-XLA
Hardware-aware routing across CPU, CUDA GPU and TPU-XLA.
一鍵快速部署
容器映像＋腳本，10-15 分鐘落地本地或雲端節點
Single-image bootstrap; full node online in 10-15 min on-prem or cloud.
2 │ 公開範圍 / Disclosure Scope
僅公開 功能開關與資料流概念。
不公開 聯邦聚合演算法、夜間排程細節、硬體權重計算、任何憑證機制。
3 │ 新穎點 / Novelty
首次將「多-LLM 流體路由 × 矢量封包快取 × 雙驗證護欄」整合為熱插拔平台。
增設 可開關聯邦學習 與 夜間離線自調，線上 SLA 不受影響仍能持續強化模型。
單一映像 同時覆蓋 CPU / GPU / TPU，多環境秒切換。
4 │ 權利聲明 / Claim of Rights
本文件為 防禦性公開（defensive publication），確立上述組合概念之先前技術，阻卻後來者專利新穎性、進步性主張。
Dev1 保留所有未公開之商業實作細節（如梯度裁切公式、排程演算法、硬體權重探測邏輯）的專有權益。
任何第三方欲引用本技術須遵守相應開源或商業授權條款，不得主張排他性專利權。
Dev1 預計商用上架／全球交付時間：2025 Q3 防禦性文件同步存檔至 Zenodo
Publication of this document secures prior-art status without revealing proprietary algorithms; Dev1 will enter commercial release in Q3 2025. Defensive Publication Synchronized Archival on Zenodo
https://zenodo.org/records/15618388
