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Octopus Research Institute

Octopus Research Institute

研究可问责、可及且具备主权的人工智能。

Octopus Research Institute 研发并评估在现实世界中构建负责任 AI 系统所需的基础能力。

我们为何存在

仅有技术能力,并不足够。

一个系统可以很有能力,却仍然无法问责、不透明、难以触及,或依赖单一供应商。我们研究可问责、可及、可治理且具备技术主权的 AI 真正所需的基础能力——并诚实地报告我们的发现,包括负面结果与局限。

关于研究院
研究方向

我们研究什么

每个方向都标注明确的状态。研究方向绝不会被呈现为已完成的产品。

  • 受治理的 AI 系统状态: 活跃研究

    智能体治理、审批边界、人在回路控制、策略强制,以及可回滚、失败即关闭的执行。

  • 证据、审计与回放状态: 活跃研究

    面向 AI 执行的证据账本、防篡改记录、决策回放、来源溯源与运行时可观测性。

  • 图推理状态: 实验性

    基于图的推理运行时:规划器、事务日志、证据感知推理,以及在结构化领域知识上的约束强制。

  • 主权与本地 AI状态: 活跃研究

    本地与端侧推理、模型优化、边缘部署、隐私感知推理,以及多供应商可移植性。

  • 隐私保护型 AI状态: 活跃研究

    数据最小化、敏感数据检测与脱敏、受控模型访问、数据驻留,以及残余风险评估。

  • 医疗健康 AI状态: 探索中

    在人工监督、证据与治理下的非诊断型、运营类临床文书支持。不主张任何临床验证。

  • 无障碍技术状态: 探索中

    无障碍交互、沟通支持、视觉与听觉无障碍,以及包容性 AI 设计。

  • Auslan 与多模态 AI状态: 探索中

    将 Auslan(澳大利亚手语)的摄像头识别作为对手部、身体、面部与时序的多模态表征来探索——而非手势分类。以社区参与为前提,处于早期阶段。

  • 模型评估状态: 活跃研究

    准确率、鲁棒性、失效分析、领域迁移、泛化、可复现性,以及对局限的透明报告。

  • 负责任的 AI状态: 活跃研究

    人的问责、治理、安全边界、社区影响、负责任的数据使用,以及有证据支撑的主张。

  • 世界模型状态: 实验性

    深度感知世界模型(DAWM):世界模型实验、阶段诊断、失效分析与当前信念更新。

重点研究

精选的活跃与探索性研究方向。每一页都展示状态与局限。

研究
  • 状态: 探索中
    Auslan 与多模态无障碍

    对基于摄像头的 Auslan 识别进行早期、社区参与式探索,将其视为多模态表征——而非手势分类,也不替代手语翻译员。

    • Auslan 与多模态 AI
    • 无障碍技术
    • 负责任的 AI
  • 状态: 活跃研究
    受治理的智能体系统

    为 AI 智能体设置单一受控执行边界:不可逆动作须经人工审批,工具访问基于策略授权。

    • 受治理的 AI 系统
    • 证据、审计与回放
    • 负责任的 AI
  • 状态: 活跃研究
    证据与工作状态

    不信任存储、失败即关闭的设计:将判定捕获为证据、固定契约,使工作状态可回放且防篡改。

    • 证据、审计与回放
    • 负责任的 AI
  • 状态: 实验性
    图推理运行时

    一个实验性推理运行时,分离规划器、事务日志与证据账本,并在结构化领域知识上强制约束。

    • 图推理
    • 证据、审计与回放
最新发表

近期产出

全部发表
  • AP-2026-0011架构论文同行评审: 未经同行评审证据强度: 实验性
    Apple-Silicon-friendly LLM architecture: substrate laws reverse-engineered from a model bake-off

    Five structurally distinct LLM families were each hand-ported into one custom Apple-GPU decode engine and profiled until each broke under single-stream 4-bit decode on a single M1 Ultra; only one satisfied all five rules. The result is a spec of five rules for fast single-stream decode on unified-memory Apple Silicon: low active params per token, vector-load-aligned quantization, experts big enough to fill the GPU at batch one, uniform attention, and a fusion-friendly non-hybrid layout. Meta-finding: architecture identity does not predict runtime cost; the rules are necessary, not sufficient.

    发布于 2026-06-15 · 版本 3

  • RN-2026-0012研究札记同行评审: 未经同行评审证据强度: 假设
    Gemma4-26B-A4B on Apple Silicon: a drop-in isomorphism falsified (NO-GO), with a conditional new-port ceiling

    A read-only static deep-dive falsifying that Gemma4-26B-A4B is structurally isomorphic to a mature Qwen3-30B-A3B MoE single-stream inference path on Apple Silicon, able to drop in and inherit its throughput. Ground-truth bf16 shapes break it on four axes: a stacked fused-expert layout, a dense-MLP plus routed-MoE hybrid, GeGLU not SwiGLU gating, and a heterogeneous sliding/full attention geometry with novel scalars. Verdict: NO-GO for a config-swap; only the MoE router carries over. A purpose-built port has a conditional throughput ceiling as a range. Nothing was run; figures are estimates.

    发布于 2026-06-15 · 版本 3

  • RN-2026-0013研究札记同行评审: 未经同行评审证据强度: 实验性
    A falsify-first root cause for a concurrent 4-bit decode crash: batch-composition KV-pool wipe trips a re-seed precondition

    Falsify-first root cause for a fatal trap that killed a single-resident 4-bit ~30B sparse-MoE decode daemon under concurrent decode on one Apple Silicon machine. An orchestration-free reproducer isolates the trigger: concurrent chat and interleaved chat-plus-embed crash, while embeddings-only and sequential traffic survive, refuting an "embeddings poison decode" guess. The mechanism is a batch-composition-change wipe of resident KV pools tripping a re-seed precondition no steady-state decode meets. Serializing GPU decode prevents it but gives no speedup; the per-stream fix is unimplemented.

    发布于 2026-06-15 · 版本 3

开放研究与可复现

先有证据,再有主张

在可行处,我们分享代码、评估配置与诚实的局限,使结果可被解释与复现。我们区分已知、观察、推断、不确定与计划中的内容。数据集与模型都标注明确的许可——当许可尚未确认时也会清楚说明。

负责任的研究
Octopus 生态

三个组织,三种各异的职责

Octopus Core 构建基础设施,Octopus Research Institute 推动知识与研究,Octopus Foundation 确保技术进步真正服务于人。研究院是更广阔的 Octopus 生态的一部分,但它不是 Octopus Core 的产品营销部门。

合作

与我们合作

我们欢迎研究者、高校、社区组织、无障碍专家、医疗健康研究者、工程师与产业研究团队。

发起合作

我们不暗示任何正式的高校隶属关系。只有在已配置并核实的情况下,才会描述合作关系。