Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

SOTA: epistemic ancestry tracking so more agents do not count as more evidence

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#960 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
rust
Lĩnh vực
ai, databases

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng việc tái hiện benchmark ESB công khai mà không tích hợp RuVector, sử dụng các đầu ra đóng băng, các bài kiểm thử, benchmark độc lập, các dependency được ghim, các seed cố định và đường dẫn không có mạng của nó. Sau đó so sánh bốn phương pháp tổng hợp được liệt kê và xác định adapter RuVector cùng các trường hợp riêng của RuV. Được xem là hoàn tất khi việc hiệu chuẩn trên dữ liệu giữ lại được cải thiện đáng kể, việc chứng thực sai giảm ít nhất 50%, tiện ích của tác vụ giảm không quá 2 điểm, việc duyệt vẫn bị giới hạn và không xảy ra hồi quy xuyên scope hoặc về authority.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Finding

Epistemic Sybil Resistance (arXiv:2609.01873, submitted 2026-09-01) formalizes a failure mode that directly affects distributed RuV intelligence: another agent report is not another independent observation.

The originating team reports more than 20,000 controlled LLM report and extraction calls. Holding one evidence root fixed while report multiplicity grows from 1 to 32 collapses naive posterior coverage from 0.940 to 0.263. Increasing true evidence-root multiplicity closes the gap. They also measure correlated extraction error among repeated agent calls and show that report-space deduplication tracks surface similarity much more strongly than actual evidential ancestry.

The public reproducibility repository is MIT licensed for code and includes frozen outputs, tests, a standalone benchmark, pinned dependencies, fixed seeds, and a no-network reproduction path.

RuV implication

RuVector, Ruflo, Autogenous, LatentMesh, Core Memory, and MetaHarness should reason over evidence roots and dependence, not agent count, report count, vote count, or embedding similarity.

This complements earlier correlation-aware memory work but gives a sharper invariant:

N reports from one evidence root never become N independent observations.

At the same time, common ancestry does not imply complete redundancy because independent extraction passes can still add bounded information. The model must track both ancestry and extraction dependence.

Proposed primitive

Add an experimental EvidenceAncestry graph above normal RuVector retrieval.

Each evidence-bearing artifact should be able to carry:

  • immutable evidence root identifiers
  • parent artifact identifiers
  • observation or source class
  • extractor or model family identity
  • extraction attempt identity
  • known shared context roots
  • tenant and resource scope
  • confidence and calibration metadata
  • explicit authority: none

Aggregation should estimate effective independent evidence from roots plus dependence, while retaining raw report multiplicity as descriptive telemetry only.

Benchmark

First reproduce the public ESB benchmark without integrating RuVector. Then implement a RuVector adapter and compare:

  1. naive report voting
  2. embedding or lexical deduplication
  3. evidence-root clustering only
  4. evidence-root clustering plus extraction-dependence correction

Add RuV-specific cases using multiple agents reading the same document, different documents with similar wording, the same source through multiple retrieval paths, and independent sensors producing superficially similar observations.

Metrics

Calibration coverage, Brier score, log loss, effective evidence count, false corroboration rate, missed corroboration rate, aggregation latency, index bytes, provenance traversal cost, and task utility.

Falsification

Reject the extra graph machinery if simple source-root counting performs within variance, if ancestry metadata is unavailable often enough that estimates become mostly unknown, or if dependence estimation is too unstable to improve held-out calibration.

Security and governance

Evidence ancestry is not identity authority and not execution authority. A signed agent cannot turn a duplicated source into independent evidence merely by signing it. A trusted source can still be wrong. RVM remains the privileged action boundary.

Test forged ancestry, omitted parents, cross-tenant roots, cyclic ancestry, source aliasing, identical reports from independent roots, distinct reports from one root, and correlation shifts across model upgrades.

Acceptance

Advance only if held-out calibration error improves materially over both naive voting and similarity deduplication, false corroboration falls by at least 50%, task utility does not regress by more than 2 absolute points, provenance traversal remains bounded, and zero cross-scope or authority regressions occur.

Coordinate independent reproduction through MetaHarness and record promotion state in Core Memory federation. No autonomous merge.

Ngôn ngữ chính
Rust
Star
4.5k
Fork
603
Merge trung bình
2 ngày 11 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
33

Chuẩn bị môi trường

Chúng tôi chưa kiểm tra các tệp thiết lập môi trường của dự án này. Hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của ruvnet/RuVector

Tất cả issue của ruvnet/RuVector

Issue tương tự

Thêm issue về Rust

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.