LCNS · الأوراق العلمية والمعايير القياسية

PAPERS · الأوراق

سجلّ الأوراق العلمية

Scientific Papers Index

أوراق LCNS و CNS-K12. كلها متاحة للمراجعة الخارجية ومعتمدة في الوثائق التشغيلية للنظام.

LCNS and CNS-K12 papers. All available for external review and embedded in the system's operational documentation.

📅 احجز عرضاً تقديميّاً📅 Book a pitch 💬 WhatsApp 📜 الأوراق العلمية📜 Research Papers

12محاور دلاليّةSemantic axes

96مرتكزاتAnchors

21.7MمعاملParameters

768بُعد تضمينEmbedding dim

64شريحة Q₆Q₆ shards

6رؤوس متخصّصةSpecialist heads

PUBLISHED PAPER-001 · 2025 · SARMAD AI LAB

شبكة المكعبات الإحصائية — ما قبل عصر MTEBCubic Neural Statistics — The Pre-MTEB Era

يُقدّم النظام كفضاء هندسي ذي ١٢ بُعداً دلالياً مستقلاً. كل مفهوم عربي يُصبح نقطة في المكعب، ويُولَّد منه التضمين بدلاً من النص الخام. Introduces the system as a 12-dimensional independent semantic space. Each Arabic concept becomes a point in the cube; embeddings are derived from coordinates rather than raw text.

Abstract. سبقت CNS عصر MTEB في تقديم تَمثيل لُغوي قابل للتدقيق. النموذج اللغوي لا يَعتمد على LLM ضخم؛ إنه شبكة مستقلّة تأخذ إحداثيات CNS مدخلاً بدلاً من نصّ خام. CNS predates the MTEB era by offering an auditable linguistic representation. The model depends on no large LLM; it is an independent network taking CNS coordinates as input instead of raw text.

PUBLISHED PAPER-002 · 2026 · SBAY · SARMAD AI

جوهر — توليد عربي مُلتزَم بالمكعبJawhar — Cube-Bound Arabic Generation

يَصف رأس الجوهر كأوّل رأس لغوي حيّ ضمن CNS v3: التدريب على فضاء الإحداثيات، الخسارة المتدنّية، الجمل المُفيدة. Describes the Jawhar head as the first live linguistic head under CNS v3: coordinate-space training, low-loss convergence, well-formed sentences.

النتائج التجريبية: cosine(vec12_input, vec12_output) > 0.92 على المجموعة المرجعية، مع مخرجات لغوية بنائها سليم وصلتها الدلالية بالمدخل قابلة للتحقّق على المكعب نفسه. Experimental results: cosine(vec12_input, vec12_output) > 0.92 on the benchmark set, with well-formed linguistic outputs whose semantic link to the input is auditable on the same cube.

IN-PROGRESS PAPER-003 · 2026 · SBAY · SARMAD AI

المِرصاد — تخفيض PPLL تحت ثبات الإسقاطMIRSAD — PPLL Reduction under Projection Invariance

يَستهدف رأس المرصاد قيمة PPLL<٢٠ بدون كسر تَطابق الإحداثيات مع جوهر (cos ≥ ٠.٩٧). The MIRSAD head targets PPLL<20 without breaking coordinate alignment with Jawhar (cos ≥ 0.97).

مساهمة الورقة: قانون انضباط جديد على التحسين، تَنزل فيه الخسارة فقط على الإسقاطات المسموحة من قواعد المكعب. عمليّة التحقّق تَجري قبل كل خطوة Adam. Contribution: a new optimization discipline where loss may only descend along projections permitted by the cube rules. Verification happens before every Adam step.

SPEC PAPER-004 · 2026 · SBAY · SARMAD AI

CNS v3 — رؤوس متعدّدة على فضاء واحدCNS v3 — Many Heads on One Space

يُعمّم النظام لدعم ستّة رؤوس (Jawhar · MIRSAD · ALIGN · RAG+ · SAFE · COST) دون إعادة كتابة خطّ التدريب الجذري. Generalizes the system to support six heads (Jawhar · MIRSAD · ALIGN · RAG+ · SAFE · COST) without rewriting the root training pipeline.

STANDARDS · المعايير

المعايير القياسية

Operational Standards

المعايير المُتَّبَعة في تصميم LCNS — تَجعل النموذج صديقاً للمستثمر، صديقاً للمراجع، وصديقاً للمكعب.

Standards observed in LCNS — investor-friendly, auditor-friendly, cube-friendly.

STD-1 · COORD-PROVENANCE `v1`

كل مخرج يَحمل (vec12 · anchor_hits · head_id · head_version) قابل للتحقّق.Every output carries verifiable (vec12 · anchor_hits · head_id · head_version).

STD-2 · 12-AXIS LOCK `v1`

Object.freeze(CNS_AXES) — لا تَزيد ولا تَنقص الأبعاد.Object.freeze(CNS_AXES) — dimensions are immutable.

STD-3 · DRIFT TELEMETRY `v1`

كل cos < ٠.٩٧ بين رأسين على نفس المدخل ⇒ threat-events.projection-drift.cos < 0.97 across two heads on same input ⇒ threat-events.projection-drift.

STD-4 · SAFE-GATE FIRST `v1`

SAFE يَفحص محاور (أخلاقي/روحي) قبل أيّ إصدار توكن.SAFE inspects (Moral/Spiritual) axes before any token emission.

STD-5 · NO-DISTILL `v1`

المكتبة تَرفض أوزاناً مُقطَّرة من LLM. الإفصاح إلزامي إن استُخدمت نواة خارجية للمقارنة.Library rejects LLM-distilled weights. Disclosure mandatory if external kernel used for comparison.

STD-6 · AUDIT-MERKLE `v1`

كل دفعة مخرجات تُختَم بِجذر Merkle موقَّع لدى Cepha.IdentityServer.Each output batch is sealed by a Merkle root signed under Cepha.IdentityServer.