最近在社群流行訓練龍蝦AI機器人
在設定龍蝦的時候，只要跟他講去看civic.ai這個網站，就可以初始化一個有邊界、有關懷倫理的AI助手。

實際測試有效，會修改SOUL.md

https://civic.ai/

*【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

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.