genesis2-cascade-moe
Arquitectura neuronal patentada que ejecuta en CPU sin GPU, con pool neuronal compartido y 10,800 expertos. Precisión reportada del 100% en 111 pruebas sobre 43 dominios técnicos (redes, Linux, seguridad, bases de datos). Tamaño compacto de 3.64 GB. Aprendizaje rápido de 130ms por hecho nuevo.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 17:50 · upstream 22 sept 2026, 15:24 · release v1.1
Qué es genesis2-cascade-moe
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Genesis 2 es una arquitectura neuronal patentada que elimina la necesidad de GPU o recursos masivos mediante un pool neuronal compartido donde los expertos acceden a neuronas por ID en lugar de duplicar parámetros. La versión v1.1 incluye innovación como división automática de neuronas, contexto de diálogo y normalización de errores tipográficos en ruso e inglés simultáneamente.
El sistema utiliza 8 innovaciones patentadas, incluyendo activación en cascada sin router, aprendizaje en un paso y generación nativa mediante cadenas de conceptos. Soporta ejecución nativa en macOS, Linux y Windows con detección del SO para adaptar comandos. Incluye API REST en puerto 8765 para consultas, aprendizaje de nuevos conocimientos y guardado de estado.
Los benchmarks muestran 100% de precisión (111/111) sobre 43 categorías técnicas como redes Cisco/MikroTik, administración Linux, Docker/Kubernetes, seguridad, bases de datos PostgreSQL/MySQL, VoIP SCADA y automatización DevOps. El modelo es autocontenido sin dependencias externas.
- Resolución de problemas en entornos Linux/Windows mediante ejecución de comandos adaptados al SO
- Configuración y diagnóstico de redes (Cisco, MikroTik, DNS/DHCP, VPN WireGuard/OpenVPN)
- Gestión de bases de datos y servidores web (PostgreSQL, MySQL, Nginx, Apache)
- Automatización de tareas con Bash/Python y scripts de administración de sistemas
- Diagnóstico de infraestructura SCADA/ICS y protocolos industriales
- Aprendizaje rápido de nuevos conocimientos técnicos en 130ms sin olvidar información previa
- Ejecución nativa en CPU sin GPU requerida, reduciendo costes de hardware a cero
- Arquitectura patentada con pool neuronal compartido que reduce el tamaño a 3.64 GB frente a modelos tradicionales de MoE
- Aprendizaje incremental en 130ms por hecho nuevo con garantía matemática de cero olvido catastrófico (similitud coseno = 1.0)
- Precisión del 100% verificada en 111/111 pruebas sobre 43 dominios técnicos en ruso y inglés simultáneamente
- API REST local en puerto 8765 para integración con flujos de trabajo automatizados sin límites de tokens
- Detección automática del sistema operativo para adaptar comandos (macOS, Linux, Windows) y bloquear operaciones peligrosas
- Requiere instalación manual de dependencias Python (torch, numpy, requests) sin soporte Docker nativo ni archivos docker-compose
- Complejidad HIGH con requisitos mínimos de 4 núcleos CPU, 6 GB RAM y 4 GB disco según especificaciones del proyecto
- No incluye API pública externa ni servicio en la nube; despliegue estrictamente self-hosted en entorno local
- Licencias comerciales (Professional/Enterprise) requieren compra directa a través de Gumroad con precios desde $1,499
- Arquitectura propietaria patentada sin código abierto completo; acceso al núcleo limitado a versiones Academic/Source
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar dependencias con pip: torch>=2.0, numpy, requests. Ejecutar genesis2_web.py en Python 3.9+ (recomendado 3.11+). Servidor web local en http://localhost:8765. RAM mínima 6 GB, disco 4 GB. No usar Docker; despliegue directo en sistema operativo nativo. Verificar compatibilidad de PyTorch con CPU antes de iniciar. Para producción, considerar 16 GB RAM y 10 GB disco para estabilidad óptima.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.