AIMP — AI Mesh Protocol

खंडित, कम-बैंडविड्थ नेटवर्क में स्वायत्त एजेंटों के बीच लचीले स्थिति समकालिकरण के लिए एक प्रायोगिक, सर्वरलेस नेटवर्किंग प्रोटोकॉल। Merkle-CRDTs और क्रिप्टोग्राफिक पहचान पर आधारित — कोई केंद्रीय प्राधिकरण नहीं, कोई वैश्विक DNS नहीं, सदैव लेखन-योग्य।

शोध पत्र

#	संस्करण	शीर्षक	लिंक
1	v0.1.0	Merkle-CRDT Protocol (L1/L2)	ResearchGate
2	v0.2.0	Epistemic Layer (L3)	ResearchGate
3	v0.3.0	Correlation-Aware Aggregation (L3)	ResearchGate
4	v0.4.0	Deterministic Semantic Topologies (L3)	ResearchGate

लेखक प्रोफ़ाइल: ResearchGate · ResearchHub

प्रोटोकॉल स्टैक

परत	संस्करण	उद्देश्य
L1/L2	v0.1.0	Merkle-DAG CRDT, Ed25519 हस्ताक्षर, Noise Protocol ट्रांसपोर्ट, BFT कोरम
L3	v0.2.0	Epistemic Layer: पूर्णांक लॉग-ऑड्स, द्वि-पास विश्वास प्रसार, Sybil-प्रतिरोधी प्रतिष्ठा
L3	v0.3.0	Correlation-Aware Aggregation: सहसंबद्ध सेंसर/LLM के लिए ज्यामितीय छूट
L3	v0.4.0	Deterministic Semantic Topologies: 256-बिट SimHash के माध्यम से स्वायत्त एज उत्पादन

नया क्या है

v0.4.0 — Deterministic Semantic Topologies

L3 v0.3.0 में अनुप्रयोगों को ज्ञान ग्राफ (Supports/Contradicts एज) मैन्युअल रूप से बनाने की आवश्यकता थी। v0.4.0 स्वायत्त एज उत्पादन के साथ इस अवरोध को समाप्त करता है:

दावे एक वैकल्पिक QuantizedEmbedding([u64; 4]) वहन करते हैं — एक 256-बिट SimHash जो अनुप्रयोग-पक्ष पर एक विहित एम्बेडिंग मॉडल से गणना किया जाता है।
प्रत्येक युग सीमा पर, प्रोटोकॉल जोड़ीवार हैमिंग दूरियों (XOR + popcount, ~1 ns प्रति जोड़ी) की गणना करता है और निकट जोड़ों (d <= 30 बिट) के लिए Supports एज और दूरस्थ जोड़ों (d >= 200 बिट) के लिए Contradicts एज उत्सर्जित करता है।
एज शक्ति बेसिस पॉइंट्स में दूरी के साथ रैखिक रूप से मापित होती है (d=0 → 10000 bps, d=30 → 1000 bps)।
एक max_k_nearest कैप एज घनत्व को O(N) तक सीमित करता है, जिससे विश्वास प्रसार विस्फोट रुकता है।
embedding_version: u32 प्रोटोकॉल-स्तरीय मॉडल उन्नयन के लिए असंबद्ध अव्यक्त स्थानों को अलग करता है।
ऑटो-एज L2 गॉसिप के माध्यम से भौतिक रूप दिए जाते हैं, Holographic Routing के माध्यम से GC से बचते हैं।
डेड ज़ोन (31-199 बिट) अस्पष्ट दावों को अनाथ करता है — ज्ञानमीमांसीय रूप से सही पृथक्करण।

// Autonomous truth discovery: 10,000 claims → 50 ms scan, O(N) edges
// No floats. No coordination. No central authority.
let edges = auto_edge_generator.generate_edges(&epoch_claims);

v0.3.0 — Correlation-Aware Belief Aggregation

L3 v0.2.0 मानता है कि सभी साक्ष्य स्रोत सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र हैं (Naive Bayes)। यह रोगात्मक अति-विश्वास उत्पन्न करता है जब भौतिक रूप से सहसंबद्ध सेंसर (जैसे, एक ही छत पर 100 IoT उपकरण) या अर्थपूर्ण रूप से सहसंबद्ध एजेंट (जैसे, एक ही डेटासेट पर फाइन-ट्यून किए गए LLM) सुसंगत अवलोकन रिपोर्ट करते हैं।

v0.3.0 Grid-Cell Correlation Discounting प्रस्तुत करता है:

प्रत्येक दावा एक वैकल्पिक CorrelationCell(u64) वहन करता है — स्थानिक, अर्थपूर्ण, या लौकिक निकटता के लिए एक असतत निर्देशांक।
प्रत्येक सेल के भीतर, साक्ष्य को शक्ति के अनुसार क्रमबद्ध किया जाता है और ज्यामितीय रूप से छूट दी जाती है: सबसे मजबूत स्रोत 100% भार बनाए रखता है; प्रत्येक बाद के स्रोत को discount_bps^rank / 10000^rank प्राप्त होता है (डिफ़ॉल्ट 30%)।
30% छूट के साथ, N सहसंबद्ध सेंसर एकल सेंसर के ~1.42x साक्ष्य पर अभिसरित होते हैं — N की परवाह किए बिना। भोला दृष्टिकोण Nx प्रवर्धन उत्पन्न करेगा।
CRDT साहचर्य चुनौती (ज्यामितीय क्षय आंशिक विलयों में गैर-साहचर्य है) वास्तुशिल्प रूप से हल की गई है: युग न्यूनीकरण (temporal_grid, fingerprint, correlation_cell) द्वारा बकेट करता है, पूर्ण सेट पर परमाणु गणना की गारंटी देता है।
~~correlation_cell: None वाले दावे v0.2.0 के समान व्यवहार करते हैं (शून्य प्रतिगमन)।~~ अधिक्रमित — नीचे देखें।
सभी अंकगणित केवल पूर्णांक है (i32/i64, बेसिस पॉइंट्स)। कोई फ्लोट नहीं। ZK-तैयार।

v0.5.0 में ब्रेकिंग परिवर्तन। correlation_cell: None का अर्थ अब "स्वतंत्र, पूर्ण भार" नहीं है। फ़ील्ड को रोकना सख्ती से लाभप्रद था — मापा गया, छिपाव ने ईमानदार प्रकटीकरण पर 70.3x भुगतान किया, इसलिए एक तर्कसंगत प्रतिभागी ने कभी सेल घोषित नहीं किया और उपरोक्त छूट से तुच्छ रूप से बाहर निकल गया। स्वतंत्रता अब प्रमाणित होनी चाहिए न कि दावा की गई: असत्यापित स्वतंत्रता सीमित है, जबकि एक विशिष्ट एम्बेडिंग क्लस्टर द्वारा समर्थित स्वतंत्रता अभी भी पूर्ण भार पर संचित होती है। What's New के अंतर्गत L3 अनुभाग और aimp_node/tests/insider_asymmetry.rs देखें।

// 100 co-located sensors, 70% confidence each:
// v0.2.0 (naive):  100 × 847 = 84,700 milli-log-odds → ~100% (hyper-confident)
// v0.3.0 (30%):    847 × Σ(0.3^i) ≈ 1,207 milli-log-odds → ~77% (realistic)

वास्तुकला

aimp_node/          Rust reference implementation (Cargo workspace member)
  src/
    crdt/           Merkle-DAG engine, actor model, arena allocator, quorum consensus
    crypto/         Ed25519 identity, BLAKE3 hashing, zero-trust firewall
    network/        UDP gossip, Noise Protocol XX sessions, per-peer rate limiting
    protocol/       Wire format (MessagePack), typed payload enum
    epistemic.rs    L3 Epistemic Layer (v0.3.0): log-odds, trust propagation, correlation discounting
    semantic_topology.rs  L3 Semantic Topology (v0.4.0): SimHash embeddings, auto-edge generation
    decision_engine.rs  Pluggable deterministic decision engine (trait + rule engine + hot-reload)
    error.rs        Unified AimpError type hierarchy
    dashboard/      Ratatui TUI
    config.rs       Dynamic configuration with validation
    event/          Structured logging + Prometheus metrics (counters + histograms)
  tests/            Integration tests
  benches/          Criterion benchmarks
aimp_testbed/       Python SDK (aimp-client) + CLI tool + chaos testing
deploy/             Systemd service, Firecracker microVM, install script
formal/             TLA+ convergence + quorum safety + belief convergence specification
docs/               Paper 1 (Typst source + PDF)
v0.2.0/             Paper 2: Epistemic Layer (Typst source + PDF)
v0.3.0/             Paper 3: Correlation-Aware Aggregation (Typst source + PDF)

रणनीतिक लाभ

विशेषता	AIMP (Merkle-CRDT)	पारंपरिक (Raft/Paxos)
टोपोलॉजी	P2P मेश / विकेंद्रीकृत	लीडर / कोरम
उपलब्धता	AP (सदैव लेखन-योग्य)	CP (बहुमत आवश्यक)
क्रमण	कारणात्मक (वेक्टर क्लॉक्स)	कुल (अनुक्रमिक)
अखंडता	क्रिप्टोग्राफिक (Merkle-DAG)	लॉग-आधारित
हार्डवेयर	एज/IoT अनुकूलित	डेटा सेंटर ग्रेड

aimp

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