#general
2026-04-01
@luox0488 has joined the channel
2026-04-02
@changwei1006 has joined the channel
@davidsg7196 has joined the channel
2026-04-03
【專案分享】STA v0.1：一套極簡、地端友好的開源語意轉譯協議
大家好，我是 cnomic-dev。近期在思考 AI 與人類共生演化（SEP）的過程中，開發了一套輕量級的語意快取協議 *Semantic Translator Architecture (STA)*。
*為什麼要做這個？*
目前 LLM 的語意對齊往往依賴雲端大廠，且算力開銷大。STA 透過 $S^3$ 拓樸投影（Topology Projection），將語意狀態縮減為 27 個座標點，讓地端設備（如 Lemonade）能以 $O(1)$ 的極速進行快取與對齊。
*目前進度：*
• 已發布 v0.1 規範與 Apache 2.0 授權。 * 提供 Python 預運算工具，產出即可用的 `lookup_table.npy` 。
• 核心數學基於 $S^3$ 單位向量空間，確保跨平台一致性。
歡迎對「主權 AI」、「邊緣運算快取」有興趣的朋友一起交流或 Fork！
專案網址：https://github.com/cnomic-dev/semantic-translator-architecture
大家好，我是 cnomic-dev。近期在思考 AI 與人類共生演化（SEP）的過程中，開發了一套輕量級的語意快取協議 *Semantic Translator Architecture (STA)*。
*為什麼要做這個？*
目前 LLM 的語意對齊往往依賴雲端大廠，且算力開銷大。STA 透過 $S^3$ 拓樸投影（Topology Projection），將語意狀態縮減為 27 個座標點，讓地端設備（如 Lemonade）能以 $O(1)$ 的極速進行快取與對齊。
*目前進度：*
• 已發布 v0.1 規範與 Apache 2.0 授權。 * 提供 Python 預運算工具，產出即可用的 `lookup_table.npy` 。
• 核心數學基於 $S^3$ 單位向量空間，確保跨平台一致性。
歡迎對「主權 AI」、「邊緣運算快取」有興趣的朋友一起交流或 Fork！
專案網址：https://github.com/cnomic-dev/semantic-translator-architecture
【專案分享】STA v0.1：一套極簡、地端友好的開源語意轉譯協議
大家好，我是 cnomic-dev。近期在思考 AI 與人類共生演化（SEP）的過程中，開發了一套輕量級的語意快取協議 *Semantic Translator Architecture (STA)*。
*為什麼要做這個？*
目前 LLM 的語意對齊往往依賴雲端大廠，且算力開銷大。STA 透過 $S^3$ 拓樸投影（Topology Projection），將語意狀態縮減為 27 個座標點，讓地端設備（如 Lemonade）能以 $O(1)$ 的極速進行快取與對齊。
*目前進度：*
• 已發布 v0.1 規範與 Apache 2.0 授權。 * 提供 Python 預運算工具，產出即可用的 `lookup_table.npy` 。
• 核心數學基於 $S^3$ 單位向量空間，確保跨平台一致性。
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專案網址：https://github.com/cnomic-dev/semantic-translator-architecture
大家好，我是 cnomic-dev。近期在思考 AI 與人類共生演化（SEP）的過程中，開發了一套輕量級的語意快取協議 *Semantic Translator Architecture (STA)*。
*為什麼要做這個？*
目前 LLM 的語意對齊往往依賴雲端大廠，且算力開銷大。STA 透過 $S^3$ 拓樸投影（Topology Projection），將語意狀態縮減為 27 個座標點，讓地端設備（如 Lemonade）能以 $O(1)$ 的極速進行快取與對齊。
*目前進度：*
• 已發布 v0.1 規範與 Apache 2.0 授權。 * 提供 Python 預運算工具，產出即可用的 `lookup_table.npy` 。
• 核心數學基於 $S^3$ 單位向量空間，確保跨平台一致性。
歡迎對「主權 AI」、「邊緣運算快取」有興趣的朋友一起交流或 Fork！
專案網址：https://github.com/cnomic-dev/semantic-translator-architecture
2026-04-04
@ktomi has joined the channel
Overview
Current LLM inference pipelines process every request from raw token sequences, reconstructing the full KV cache on each turn regardless of semantic overlap.
TSP v0.1 introduces a lightweight, platform-agnostic standard to transmit and verify semantic intents. By mapping intent into a hyperspherical (S3) coordinate system using ternary logic, TSP enables extremely low-latency semantic matching (O(1) complexity) while ensuring data attribution and honesty.
Core insight: Reduce _how often_ full inference occurs, while guaranteeing the _integrity_ of the semantic data being reused.
https://github.com/cnomic-dev/tsp-protocol
Current LLM inference pipelines process every request from raw token sequences, reconstructing the full KV cache on each turn regardless of semantic overlap.
TSP v0.1 introduces a lightweight, platform-agnostic standard to transmit and verify semantic intents. By mapping intent into a hyperspherical (S3) coordinate system using ternary logic, TSP enables extremely low-latency semantic matching (O(1) complexity) while ensuring data attribution and honesty.
Core insight: Reduce _how often_ full inference occurs, while guaranteeing the _integrity_ of the semantic data being reused.
https://github.com/cnomic-dev/tsp-protocol
Overview
Current LLM inference pipelines process every request from raw token sequences, reconstructing the full KV cache on each turn regardless of semantic overlap.
TSP v0.1 introduces a lightweight, platform-agnostic standard to transmit and verify semantic intents. By mapping intent into a hyperspherical (S3) coordinate system using ternary logic, TSP enables extremely low-latency semantic matching (O(1) complexity) while ensuring data attribution and honesty.
Core insight: Reduce _how often_ full inference occurs, while guaranteeing the _integrity_ of the semantic data being reused.
https://github.com/cnomic-dev/tsp-protocol
Current LLM inference pipelines process every request from raw token sequences, reconstructing the full KV cache on each turn regardless of semantic overlap.
TSP v0.1 introduces a lightweight, platform-agnostic standard to transmit and verify semantic intents. By mapping intent into a hyperspherical (S3) coordinate system using ternary logic, TSP enables extremely low-latency semantic matching (O(1) complexity) while ensuring data attribution and honesty.
Core insight: Reduce _how often_ full inference occurs, while guaranteeing the _integrity_ of the semantic data being reused.
https://github.com/cnomic-dev/tsp-protocol
2026-04-05
@orie7064 has joined the channel
@sam0404044 has joined the channel
@ysl8931 has joined the channel
@as1219123 has joined the channel
@law901029 has joined the channel
hi everyone this is nobody from legislator assistance, 想問各位對於虛擬資產服務法草案還有什麼建議嗎？anything
- 💡1
hi everyone this is nobody from legislator assistance, 想問各位對於虛擬資產服務法草案還有什麼建議嗎？anything
先承認你就是沒有人
- ✅1
- 🙌1
ur right I am
ur right I am
2026-04-06
@ritac.hailong has joined the channel
@sage.otomo has joined the channel
2026-04-07
@kpro8899_slack has joined the channel
@lordllw.tw has joined the channel
2026-04-08
@h.c.jacky.lee has joined the channel
@ginhow has joined the channel
大家好！
Summit 目前在進行紀念品設計的投票，
邀請大家一起來決定今年 Summit 紀念品的設計喔～
Summit 目前在進行紀念品設計的投票，
邀請大家一起來決定今年 Summit 紀念品的設計喔～
Dong
大家好！
Summit 目前在進行紀念品設計的投票，
邀請大家一起來決定今年 Summit 紀念品的設計喔～
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邀請大家一起來決定今年 Summit 紀念品的設計喔～
- 🧦5
@georgemouse1 has joined the channel
@jecaxe8607 has joined the channel
4/12 週日下午 2:00-5:00 零時小學校專案孵化計畫成果分享，地點在 臺北市中正區重慶南路三段 2 號 2 樓，也會有直播於 g0v youtube 頻道，歡迎參加，相關資訊請見：
https://g0v.hackmd.io/@jothon/nest/
專案團隊：
• TaskyVenture - 兒童任務管理平台 <#C0A5M75MG0L>
• ReSchool 校地創生分析 <#C08NDP85ASF>
• 「認識植物」網站改版營運
• HackIt 由青少年打造的創意程式社群 <#C0A04TMPP2A>
• HePai | 合拍 (音樂樂理學習輔助工具) <#C09QQEHGYJU>
• 自學力製學例 (自學申請機制與資源彙整)
• 綠洲計畫 (特殊選才社群與推廣)
• 藥品仿單白話文運動 <#C0999FDUDMW>
• 大台北交通模擬分析
• ReJOIN - 數位公共參與體驗優化
也邀請 Kirby, ddio, Tiff 一起回饋意見給團隊們 ~ 本次獎金感謝贊助單位：扶輪社 3521 地區第三分區 _ 天欣扶輪社、天和扶輪社、至善扶輪社、明德扶輪社、天母扶輪社
https://g0v.hackmd.io/@jothon/nest/
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📣*國會松工作坊｜AI 浪潮來襲，但我的專案真的需要 AI 嗎？*
mySociety 公民科技報告線上讀書會
「AI 真的能幫我們監督國會嗎？還是會讓真相被淹沒在數據雜訊裡？」
g0v 國會松長期致力於國會資料透明化，讓複雜的數據變得平易近人。
但當 AI 浪潮襲來，新的挑戰也隨之展開：雖然 AI 可以一秒摘要法案，卻也可能產出充滿「幻覺」的雜訊，怎麼辦？
這次，我們想邀請大家一起來聊聊 mySociety 的最新研究報告
我們該如何在倡議的路上，聰明地「評估」與「理解」AI，
選擇真正有益且符合民主價值的技術路徑。
－是盲從還是剛需？你的專案真的需要 AI 嗎？
－當生產成本趨近於零，我們付得起「驗證」的代價嗎？
－如何評估適合的模型？我們又如何監督 AI 的輸出？
本次工作坊將由三位導讀者輪流分享，
你不一定要讀完報告才能參加（但我們非常鼓勵閱讀後一起加入），
只要對數位民主有想法，都歡迎來線上互動、聊聊未來的實踐方式！
📍誰適合參加？
✔️ 想知道 AI 如何優化現有專案的技術黑客
✔️ 想學習一套理性的 AI 決策框架的科技公民
✔️ 對議會監督、公民科技有興趣的學生、設計師、NGO 工作者
`導讀團隊`
g0v 國會松小組ㄉ夥伴們
`活動資訊`
🗓️ 時間：4/30（四）20:00 - 22:00
📍 地點：線上會議室
🎟️ 報名連結：https://reurl.cc/npDKq1
這次在週四晚上舉辦，記得先把行事曆空出來，我們線上見！
mySociety 公民科技報告線上讀書會
「AI 真的能幫我們監督國會嗎？還是會讓真相被淹沒在數據雜訊裡？」
g0v 國會松長期致力於國會資料透明化，讓複雜的數據變得平易近人。
但當 AI 浪潮襲來，新的挑戰也隨之展開：雖然 AI 可以一秒摘要法案，卻也可能產出充滿「幻覺」的雜訊，怎麼辦？
這次，我們想邀請大家一起來聊聊 mySociety 的最新研究報告
我們該如何在倡議的路上，聰明地「評估」與「理解」AI，
選擇真正有益且符合民主價值的技術路徑。
－是盲從還是剛需？你的專案真的需要 AI 嗎？
－當生產成本趨近於零，我們付得起「驗證」的代價嗎？
－如何評估適合的模型？我們又如何監督 AI 的輸出？
本次工作坊將由三位導讀者輪流分享，
你不一定要讀完報告才能參加（但我們非常鼓勵閱讀後一起加入），
只要對數位民主有想法，都歡迎來線上互動、聊聊未來的實踐方式！
📍誰適合參加？
✔️ 想知道 AI 如何優化現有專案的技術黑客
✔️ 想學習一套理性的 AI 決策框架的科技公民
✔️ 對議會監督、公民科技有興趣的學生、設計師、NGO 工作者
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「AI 真的能幫我們監督國會嗎？還是會讓真相被淹沒在數據雜訊裡？」 g0v 國會松長期致力於國會資料透明化，讓複雜的數據變得平易近人。 但當 AI 浪潮襲來，新的挑戰也隨之展開：雖然 AI 可以一秒摘要法案，卻也可能產出充滿「幻覺」的雜訊，怎麼辦？ 這次，我們想邀請大家一起來聊聊 mySociety 的最新研究報告 我們該如何在倡議的路上，聰明地「評估」與「理解」AI...
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📍參加之前，歡迎先行閱讀👉【mySociety 報告原文連結】
https://research.mysociety.org/html/shifting-landscapes/evaluating-and-understanding-ai.html
https://research.mysociety.org/html/shifting-landscapes/evaluating-and-understanding-ai.html
📍*g0v 國會松是什麼？*
g0v 國會松是 g0v 零時政府的開放國會專案，每月一次聚會，聚焦國會監督、資料治理、介面設計與測試等議題。透過跨界合作，拉近民間與政府局之間的距離，深化民主影響力。歡迎加入我們，一起推動改變！
🔗更多詳細資訊：s.g0v.tw/congressthon、<#CDRE0Q0CE>
g0v 國會松是 g0v 零時政府的開放國會專案，每月一次聚會，聚焦國會監督、資料治理、介面設計與測試等議題。透過跨界合作，拉近民間與政府局之間的距離，深化民主影響力。歡迎加入我們，一起推動改變！
🔗更多詳細資訊：s.g0v.tw/congressthon、<#CDRE0Q0CE>
📍參加之前，歡迎先行閱讀👉【mySociety 報告原文連結】
https://research.mysociety.org/html/shifting-landscapes/evaluating-and-understanding-ai.html
https://research.mysociety.org/html/shifting-landscapes/evaluating-and-understanding-ai.html
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🔗更多詳細資訊：s.g0v.tw/congressthon、<#CDRE0Q0CE>
g0v 國會松是 g0v 零時政府的開放國會專案，每月一次聚會，聚焦國會監督、資料治理、介面設計與測試等議題。透過跨界合作，拉近民間與政府局之間的距離，深化民主影響力。歡迎加入我們，一起推動改變！
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2026-04-09
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