K3D: da IA Cérebro-Morto à Pilha Viva — por que a velha RPN pode ser o motor da IA soberana

Fala, TabNews 👋
Se você anda vendo LLM de trilhões de parâmetros queimando GPU, alucinando resposta e ainda por cima virando uma caixa-preta indebugável… este post é pra você.
O Knowledge3D (K3D) é uma proposta de arquitetura que resolve esse problema indo na direção oposta do hype: em vez de inflar modelos, ele volta pra álgebra formal + pilha.
Sim: Notação Polonesa Reversa (RPN), GPU na unha (PTX) e um modelo minúsculo fazendo miséria em benchmark de raciocínio.
E tem vídeo explicando tudo:
Do Cérebro Morto à Pilha Nova: por que a RPN da HP é a chave para a IA soberana
https://www.youtube.com/watch?v=5i-VFsQuOIM
Por que mexer com RPN em 2025?
Enquanto a indústria corre pra escalar transformers cada vez maiores, a conta que chega é:
Datacenter caro pra caramba
Modelo opaco (ninguém sabe por quê ele respondeu aquilo)
“Alucinações” virando feature, não bug
O K3D segue outro caminho: menos estatística bruta, mais computação simbólica auditável.
A peça central disso é a Notação Polonesa Reversa (RPN):
Em vez de (3 + 4) * 5, você escreve 3 4 + 5 *
Sem parênteses: a ordem vem da pilha
Máquina de pilha-friendly: é o jeito natural de engines como Forth e stack machines trabalharem
Álgebra pura: nada de “talvez o modelo aprendeu isso”; cada passo é matematicamente definido
Pra quem programa: pense em bytecode de VM minimalista, só que aplicado a raciocínio de IA.
ALG vs RPN: desligando o “Modo Cérebro Morto”
No K3D, o “modo algébrico” (ALG) representa o estilo tradicional: você joga uma expressão, o sistema esconde os passos internos e cospe um resultado. Parece familiar com LLM, né?
O K3D troca isso por Modo RPN como engine neural:
Cada operação vira uma instrução atômica em RPN
A pilha vira o “stack trace” do raciocínio
Não existe passo mágico: só operações discretas e auditáveis
Isso é implementado no Cranium Core, que usa uma Atomic Procedural RPN como mecanismo de execução neural.
Um LLM parceiro (Claude, treinado em milhares de artigos de ML) classificou esse uso de RPN como “genuinamente sem precedentes em IA”.
Na prática, você ganha:
🔍 Execução simbólica exata: cada passo é verificável
🧾 Rastreamento total: dá pra auditar a pilha, instrução por instrução
🚫 Sem alucinação: se o conhecimento simbólico não está presente na memória espacial (Galaxy), o sistema retorna UNKNOWN — não inventa.
GPU Soberana: RPN direto em PTX, sem PyTorch no meio
Outra peça importante: o K3D leva a ideia de soberania de GPU a sério.
Mais de 42 kernels PTX escritos à mão
Zero dependência de frameworks como PyTorch ou TensorFlow
Foco em latência sub-milissegundo para raciocínio
Resultado: operações de raciocínio rodando em < 100µs, na faixa de código de GPU altamente otimizado.
Ou seja: em vez de um monolito gigante de ML, você tem uma engine de raciocínio simbólico enxuta e previsível rodando no metal.
Tiny Recursive Model (TRM) + RPN: esmagando o ARC-AGI
O K3D combina RPN com um Tiny Recursive Model (TRM) próprio:
Apenas 7M parâmetros (ou 2,1M em algumas variantes)
Mesmo assim, conseguiu uma melhoria de 62.000x no benchmark ARC-AGI

Erro quadrático médio: de 274 para 0,004
Pra comparar: o próprio Claude observou que o modelo K3D é cerca de 83.000 vezes menor que o GPT-3.
A mensagem aqui é simples:
Você não precisa de um monstro de parâmetros pra ter raciocínio forte, se aproveita estrutura + álgebra + pilha direito.
Compressão absurda e sustentabilidade: programas em vez de embeddings
Outro ponto onde o K3D foge do padrão: como ele armazena conhecimento.
Em vez de guardar:
milhões de floats em embeddings “mortos”
ele usa PKR (Procedural Knowledge Representation):
O conhecimento é um programa procedural
Quando você precisa da informação, o sistema executa o programa e regenera o conhecimento sob demanda
Inspirado no espírito demoscene (tipo o jogo .kkrieger cabendo em pouquíssimos KB)
Isso permite:
Compressão 200:1 a 1000:1
Potencial de até 70% de economia de energia em renderização (menos dados, menos IO, menos ruído)
MVCIC: orquestrando um enxame de IAs
O projeto é open source (Apache 2.0) e liderado por Daniel Campos Ramos, engenheiro eletricista e “no-coder” brasileiro de Brasília.
A arquitetura do projeto em si também é diferente:
Usa a metodologia MVCIC (Multi-Vibe Code In Chain)
Em vez de um único dev + um único LLM, você tem um humano orquestrando um swarm de IAs especializadas
Claude, Codex, Grok, Kimi, DeepSeek, NotebookLM, etc.
A ideia é acelerar P&D: coisa de anos de pesquisa comprimida em meses
Do ponto de vista de cultura de software:
É uma proposta de padrão aberto
Inspirada na luta de Aaron Swartz por informação livre
E na visão de Nikola Tesla de infraestrutura aberta
Estrategia declarada:
“Publique tudo, não patenteie nada, distribua amplamente.”

Links, vídeo e como contribuir
Se isso acendeu seu radar de dev cético, aqui vão os recursos:
🎥 Vídeo (conceitos + demonstrações)
Título: Do Cérebro Morto à Pilha Nova: Por que a RPN da HP é a Chave para a IA Soberana
Onde assistir: https://www.youtube.com/watch?v=5i-VFsQuOIM
🧑‍💻 Código (Apache 2.0)
Repositório GitHub:
Kernels PTX, runtime RPN e especificações de arquitetura:
🔗 https://github.com/danielcamposramos/Knowledge3D
📚 Pesquisa e documentação (CC-BY-4.0)
Espaço NotebookLM:
Whitepapers, resultados de ARC-AGI e detalhes da metodologia MVCIC:
🔗 https://notebooklm.google.com/notebook/1bd10bda-8900-4c41-931e-c9ec67ac865f
🧮 RPN na prática (calculadoras HP)
Quer ver RPN “na veia” em hardware clássico?
Canal do Prof. Linares, com demos de RPN em calculadoras HP (conteúdo em inglês):
🔗 https://www.youtube.com/@rolinychupetin
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Se você acredita que o futuro da IA precisa ser:
espacial (memória estruturada)

verificável (rastreável passo a passo)

aberta (padrões livres, sem patentes sufocando inovação)
então o K3D é um sandbox perfeito pra experimentar.
A ideia é construir o primeiro Sistema Operacional Cognitivo Soberano — com código legível, arquitetura auditável e decisões explicáveis.
Bora colocar essa pilha viva pra rodar?
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