Jasne — pod stronę dev / landing do repo lepiej zrobić tekst bardziej techniczny, krótszy i ostrzejszy.
Wersja hero na stronę
ALFA Guardian v2 to warstwa wejściowa dla systemów AI, która ogranicza halucynacje nie przez „naprawianie odpowiedzi”, ale przez kontrolę intencji, sygnałów i routingu jeszcze przed inferencją.
Zamiast wrzucać każdy prompt do jednego modelu, Guardian:
taguje komunikat
wykrywa sygnały
klasyfikuje intencję i domenę
kieruje zapytanie do właściwej partycji czasowej
Mniej chaosu na wejściu. Mniej driftu. Mniej halucynacji.
Wersja sekcji „Problem”
Problem
Modele językowe halucynują, bo nie operują na prawdzie, tylko na prawdopodobieństwie.
Gdy dostają zbyt szeroki kontekst, mieszane intencje i brak kontroli wykonania, zaczynają:
scalać niepowiązane informacje
gubić priorytet zadania
produkować odpowiedzi brzmiące poprawnie, ale fałszywe
dryfować logicznie w długich pętlach
Większość systemów próbuje to łatać po fakcie.
ALFA rozwiązuje problem wcześniej — na poziomie klasyfikacji i architektury przepływu.
Wersja sekcji „Jak to działa”
Jak to działa
Każdy prompt przechodzi przez pipeline:
RAW PROMPT
↓
GUARDIAN TAGGER
↓
STUDIO LABELS
(partition | intent | domain | confidence | signals)
↓
PARTITION ROUTER
↓
YESTERDAY / TODAY / TOMORROW
↓
MODEL
Co daje ten układ
YESTERDAY
obsługuje pamięć, retrospekcję, przywołanie kontekstu historycznego
TODAY
obsługuje bieżące wykonanie, debugowanie, analizę operacyjną
TOMORROW
obsługuje planowanie, strategię, prognozowanie i generację przyszłych ścieżek
Każda partycja ma własny profil pracy:
temperaturę
okno pamięci
styl odpowiedzi
priorytet celu
Dzięki temu model nie musi za każdym razem mieszać wszystkiego naraz.
Wersja sekcji „Dlaczego to zmniejsza halucynacje”
Dlaczego to zmniejsza halucynacje
Halucynacje rosną, gdy model dostaje:
za dużo nieuporządkowanego kontekstu
konfliktujące cele
brak separacji między pamięcią, wykonaniem i planowaniem
ALFA ogranicza to przez:
tagowanie przed inferencją
separację typów myślenia
routing do właściwej partycji
zmniejszenie aktywnego kontekstu
wyraźny podział roli promptu
To nie jest magiczne „wyleczenie” modelu.
To redukcja warunków, w których halucynacje powstają.
Wersja sekcji „Dlaczego nie naprawiamy, tylko eliminujemy”
Dlaczego nie naprawiamy błędnych wzorców
W klasycznych systemach agentowych błąd jest często:
maskowany
retry’owany
przykrywany kolejnym promptem
sztucznie „ratowany”
To nie usuwa problemu.
To tylko przesuwa go dalej.
W ALFA błędny wzorzec nie jest pudrowany.
Jest identyfikowany, rejestrowany i odrzucany.
Nie naprawiamy martwych wzorców.
Uczymy system, jakich wzorców nigdy więcej nie budować.
Krótki blok „dla developera”
Dla developerów
ALFA Guardian v2 jest przydatny, jeśli budujesz:
systemy agentowe
warstwy bezpieczeństwa LLM
routery intencji
pamięć kontekstową
systemy redukcji halucynacji
architekturę pre-inference control
To nie jest kolejny chatbot UI.
To warstwa kontroli, która porządkuje wejście zanim model zacznie generować.
Krótki slogan na górę strony
Nie walczymy z halucynacją po odpowiedzi.
Odcinamy ją wcześniej — na wejściu.
Jednozdaniowy opis strony
ALFA Guardian v2 to silnik partycjonowania czasowego i tagowania intencji, który redukuje halucynacje przez kontrolę przepływu promptów przed inferencją modelu.
.png)
Top comments (0)