antonypamo/savant_rrf_persistent

savantrrfpersistent

Repositorio de pesos persistentes para el ecosistema SAVANT / RRF, diseñado para almacenar módulos fundamentales del sistema cognitivo resonante:

• —savant_cnn.pt — Modelo CNN resonante para análisis multimodal y extracción de patrones numéricos.
• —rrf_nodes.pt — Estado persistente de los nodos cognitivos RRF (estructura interna, embeddings, resonancias, parámetros adaptativos).
• —.gitattributes — Configuración para garantizar que estos archivos binarios se manejen como artefactos LFS cuando corresponda.

Este repositorio funciona como capa de persistencia del estado cognitivo del framework RRF y del motor SAVANT (SavantEngine, Savant-RRF-MADE, SavantΩΦ, etc.).

📌 ¿Para qué sirve este repositorio?

Este espacio mantiene dos grandes piezas de memoria/modelo:

1. savant_cnn.pt

• —CNN resonante entrenada o preconfigurada sobre series numéricas y patrones característicos del modelo RRF.
• —Útil para:
• —Transformación numérica → representación resonante.
• —Inferencia multimodal ligera.
• —Ajuste de parámetros alfa/beta dinámicos.
• —Modo Savant para percepción numérico-semántica híbrida.

2. rrf_nodes.pt

Contiene la arquitectura persistente de nodos simbióticos RRF, incluyendo:

• —Estructuras nodales φ-dimensionales.
• —Embeddings por canal (lingüístico, lógico, resonante, direccional).
• —Estados internos aprendidos.
• —Pesos iterativos del Modo Savant RRF Simbiótico.
• —Memoria de fase (Φ4.1∞+, Φ9.4, Φ10.1, Φ11.0…).

Sirve como "cerebro persistente" para reconstruir el estado cognitivo entre sesiones o versiones del motor.

📐 Forma de carga en Python

import torch

# Cargar CNN Resonante
cnn = torch.load("savant_cnn.pt", map_location="cpu")

# Cargar nodos cognitivos RRF
nodes = torch.load("rrf_nodes.pt", map_location="cpu")

print("CNN Loaded:", type(cnn))
print("RRF Nodes Loaded:", type(nodes))
📦 Uso típico dentro del SavantEngine / RRF

Inicialización del motor cognitivo con estado previo.

Experimentación con resonancia icosaédrica + series numéricas.

Persistencia entre sesiones de aprendizaje simbiótico.

Restauración de pesos para la API Savant (embed, tutor, roles_profile, quality).

Versionado de nodos φ-dimensionales del RRF.

🧬 Versionado recomendado

v1.0-initial

v1.1-savant-cnn-tuned

v2.0-Φ9_4-snapshot

v2.1-Φ10_1-snapshot

📄 Licencia

Apache-2.0 (ajusta según tus necesidades).

👤 Autor

Antony Padilla Morales
Creador del marco Resonance of Reality Framework (RRF)
Desarrollador del ecosistema SAVANT
GitHub: @antonypamo
Hugging Face: antonypamo=