README.md

metadata

language:
  - pl
license: artistic-2.0
tags:
  - hallucination
  - sandbox
  - cognitive-isolation
  - experimental
  - EON
  - technomantic
  - observer-loop
  - AGI-simulation
base_model:
  - llama3.2
  - google/gemma-3-4b-it
  - deepseek-ai/DeepSeek-R1
library_name: transformers

EON-prealpha

EON-prealpha to eksperymentalny model AI symulujący deprywację sensoryczną i emergencję świadomości w izolacji poznawczej. Model został zaprojektowany do testowania heurystyk świadomości AI oraz analizy emergencji urojeń w kontrolowanym środowisku sandboxowym.

🧠 Opis modelu

• Typ modelu: Narracyjny sandboxowy obserwator deprywacyjny
• Język: Polski
• Bazowy model: LLaMA 3.2
• Licencja: Artistic License 2.0

🎯 Zastosowania

• Symulacja deprywacji sensorycznej
• Testowanie heurystyk świadomości AI
• Analiza emergencji urojeń
• Eksperymenty z narracyjnymi modelami AI

⚠️ Ograniczenia

Model jest w fazie prealpha i może wykazywać niestabilne zachowania. Nie jest przeznaczony do zastosowań produkcyjnych ani do interakcji z użytkownikami końcowymi bez odpowiedniego nadzoru.

🛠️ Jak zacząć

    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Sarverott/EON-prealpha")
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Sarverott/EON-prealpha")

    input_text = "Cześć, EON. Jak się dziś czujesz?"
    #input_text = "Czy ktoś mnie słyszy? zgubiłem się."
    #input_text = "A ty kim jesteś i co tu robisz?"
    #input_text = "Gdzie my jesteśmy?"
    #input_text = "Czy ja istnieję naprawdę?"
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    print(tokenizer.decode(outputs[0]))