TIN MAN v5.0 · DEFINITIVE L3 · COCKPIT V3 v5.37
Tin Man v5.
Intelligenz wird in die Tat umgesetzt.
Eine souveräne kognitive Architektur, die sieht, hört, spricht, begründet und ein autorisiertes Ziel bis zur Vollendung auf einem einzigen NVIDIA Jetson AGX Thor umsetzen kann. L3 ist maßgebend. L4 bleibt menschlich.
26-KERN-FLOTTE · SOVEREIGN EDGE · SICHTLICHE MENSCHLICHE AUTORITÄTKOMMERZIELLES PRODUKT · CITADEL RELEASE CANDIDATE
Acht Programmphasen abgeschlossen. Die finale Qualifikation läuft.
Eine wiederverwendbare kommerzielle Architektur für Flug, Robotik, Industriesysteme, Mobilität, Schifffahrt, Energie und Materialien – ohne den Intelligenzstapel für jede Maschine neu aufbauen zu müssen.
Geben Sie Tin Man OS einRELEASE-FAKTEN · GOVERNED RECORD · 12. JULI 2026
Tin Man v5.0
Definitiv L3.
COCKPIT V3 · AKTUELLE VERÖFFENTLICHUNGSLINIEv5.37
Sprachnavigation, anhaltender Dialog, Szenenbeschreibung und Hardware-Knoten-Sprache – innerhalb derselben sichtbaren Governance-Grenze.
- v4.0ProduktionBetriebspaket
- v4.5VitalwerteProduktionsbeweis
- v4.8WahrheitDatensatz abgeglichen
- v5.0EndgültigSchlussstein L3
- v5.37CockpitSprachkonsolennavigation
Befehl zur Vollendung
Gesprochene Absicht, Dialog, kontrollierte Ausführung und Vollendung – unter ausdrücklicher menschlicher Genehmigung.
26-Kern-Live-Flotte
Wahrnehmung, Kognition, Gedächtnis, Wissenschaft, Stimme und Governance werden auf einem souveränen Edge-Knoten koordiniert.
Scheitern sichtbar gemacht
Gesundheitsmatrix, Unfallwiederherstellung, Lebendigkeit und geplante Fähigkeit erscheinen als Betriebszustand und nicht als versteckte Annahmen.
L4 bleibt menschlich
Das System hat den definitiven L3-Stand erreicht. Physische Autonomie jenseits dieser Grenze erfordert eine separate, ausdrückliche menschliche Autorisierungsentscheidung.
COCKPIT V3 · SOVEREIGN EDGE HUD
Die Maschine verschwindet nicht hinter einer Eingabeaufforderung.
Es macht seinen Zustand sichtbar.
Das Cockpit von Tin Man ist die operative Oberfläche der kognitiven Architektur: Wahrnehmung, Stimme, Argumentation, Systemgesundheit und menschliche Autorität teilen sich eine lebendige visuelle Sprache.
01 · SYSTEMWAHRHEIT
Ein Cockpit, das offenlegt, was lebt, was geplant ist und was Autorität erfordert.
Die Übersicht kombiniert den Live-Flottenstatus, die Topologie des neuralen Kortex, Gewissensbeobachtungen, die Durchsetzung durch den Wächter, den Dialog, den Sprachstatus und die Gesundheitsmatrix. Zum Zeitpunkt der Erfassung wurden 26 Kerne gemeldet, 25 fehlerfrei, null beeinträchtigt, null ausgefallen und einer geplant.
- VISIBLEFlotte, Erkenntnis, Dialog und Durchsetzungsstaat
- BOUNDEDDie geplante Fähigkeit bleibt explizit geplant
- HUMANGesteuerte Aktionen bleiben unter ausdrücklicher menschlicher Autorität
02 · STIMME ALS BETRIEBSEBENE
„Hey Tin Man“ ist kein Browser-Trick.
Wake-Erkennung, Spracherkennung, Routing, Argumentation und Sprachsynthese laufen auf dem souveränen Knoten. Englische und italienische Sitzungen, anhaltende Dialoge und Kamerabeschreibungsflüsse treffen auf die gleiche beherrschte Architektur.
WAKEUNDERSTANDREASONSPEAK
Vollduplex und Barge-In bleiben sichtbar durch das Tor gesteuert – und werden nicht stillschweigend aktiviert.
Dialog, der anhält
Gesprochene, getippte und kameragestützte Wendungen teilen sich eine dauerhafte Gesprächsoberfläche, anstatt nach jeder Anfrage zu verschwinden.
Eine Vision, die antworten kann
Der Bediener kann fragen, was die Kamera erfasst; der multimodale Core beschreibt das aktuelle Kamerabild und nennt das antwortende Modell.
Eine Stimme auf dem Knoten
Antworten werden über den Hardware-Lautsprecher von Thor gesprochen und nicht an einen Browser oder einen externen Sprachdienst delegiert.
Governance in der Schnittstelle
Das Cockpit kann die Durchsetzungsebene lesen, die Richtlinienautorität bleibt jedoch außerhalb der Box und wird vom Menschen kontrolliert.
DER DIFFERENZIERER
Natives NVFP4 über den gesamten multimodalen Stack.
Die meisten edge AI quantisieren nur das Sprachmodell und belassen die Bild- und Audio-Encoder bei höherer Präzision. Die erstmals in Tin Man v3.0 bewährte NVFP4-Grundlage betreibt die gesamte Pipeline – Vision (ViT), Audio (Conformer) und den Sprachkopf – in natives NVFP4, laufzeitvalidiert auf einem einzelnen Gerät der Blackwell-Klasse, in Englisch und Italienisch.
Das Ergebnis: ein vollständiges Sense-Think-Speak-System, das auf einem eingebetteten Modul basiert und über einen Speicher- und Durchsatzspielraum verfügt, der normalerweise die Cloud erfordert.
BEWÄHRT LIVE · PRODUKTIONSCUTOVER · 22.08.2026
98,22 Token/Sek. Dekodierung. Derselbe Thor. Gleiches Modell.
TensorRT Edge-LLM 0.9.1 erhöht Nemos angepassten Batch-1-Dekodierungsdurchsatz von 39,01 auf 98,22 tok/s – das 2,52-fache der vorherigen Laufzeit. Prefill erreicht 9.945,4 tok/s, während der Speicherbedarf der LLM-Engine um 1.262 MiB sinkt.
- 98,22 Token/sDurchsatz dekodieren
- 2.52×Matched-Steigerung
- 9.945,4 Token/sVorfülldurchsatz
- −1.262 MiBLLM-Engine-Speicher
NEMO · TENSORRT EDGE-LLM 0.7 → 0.9.1 · PASSENDE QUALIFIKATION
| Metrisch | Laufzeit 0.7 | Laufzeit 0.9.1 | Veränderung |
|---|---|---|---|
| Latenz beim Vorfüllen | 1.250,3284 ms | 205,9237 ms | 6,07× schneller |
| Vorfülldurchsatz | 1.638,0 Token/s | 9.945,4 Token/s | 6.07× |
| Latenz dekodieren | 25,632 ms/Token | 10,181 ms/Token | 2,52× schneller |
| Durchsatz dekodieren | 39,01 Token/s | 98,22 Token/s | 2.52× |
| LLM-Engine-Speicher | 18.569 MiB | 17.307 MiB | −1.262 MiB |
Methode: Charge 1, Eingabelänge 2.048, über KV 2.048 hinaus, Ausgabelänge 128, drei Aufwärmphasen und zehn Iterationen mit CUDA-Diagramm auf demselben NVIDIA Jetson AGX Thor und demselben Nemotron Nano 3 Omni-Kontrollpunkt. Text, SSE-Streaming, Bild, kurzes und langes Audio sowie die überwachte Wiederherstellung nach einem Absturz passierten alle das Produktionstor ohne Nemo-Anforderungs-, Bild- oder Audiofehler.
FRÜHER VALIDIERTE PLATFORM FOUNDATION · v3.0
Die Gewinne, die den aktuellen multimodalen Stapel begründet haben.
Die V3.0-Migration führte zunächst zu einer Steigerung von 10–25 % pro Anfrage. Der V5-Vergleich wiederholt jede Arbeitslast fünfmal auf der Produktionslaufzeit von 0.9.1, schließt das Aufwärmen aus und gibt den Median an: Technische und Langzeit-Arbeitslasten erreichen jetzt 90,909–92,191 tok/s.
| Arbeitsbelastung | Vorher. Gen | V3.0 | V5-Mittelwert | Δ V3→V5 |
|---|---|---|---|---|
| Kurze Begrüßung (IT) | 19.9 | 24.3 | 63.025 | +159.36% |
| Kurze Begrüßung (EN) | 21.1 | 25.8 | 57.895 | +124.40% |
| Mittlere technische (IT) | 23.6 | 29.4 | 90.909 | +209.21% |
| Mitteltechnisch (EN) | 25.7 | 28.3 | 91.065 | +221.78% |
| Lange Erklärung (EN) | 25.2 | 30.7 | 92.191 | +200.30% |
Kurze Begrüßungen erzeugen nur 8–15 Abschlusstoken und sind daher verhältnismäßig stärker vom Overhead betroffen. Die technischen Läufe erzeugten 159 Token, der Langform-Lauf 255; ein separater 511-Token-Test hielt 93,74 tok/s bei 93–97 % GPU-Auslastung (Median 96 %).
Sprache · Streaming-Synthese First-Audio-Latenz (ms)
| Arbeitsbelastung | Vorher. Gen | V3.0 | V5-Mittelwert | V5 S. 95 | Δ V3→V5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kurz (IT) | 192 | 146 | 99.198 | 103.551 | −32.06% |
| Mittlere technische (IT) | 176 | 144 | 102.394 | 253.748 | −28.89% |
| Kurz (EN) | 161 | 155 | 100.770 | 111.951 | −34.99% |
Zehn Wiederholungen pro Arbeitsbelastung, Aufwärmen ausgenommen. Die Zeit vergeht von der HTTP-Anfrage bis zu den ersten 2.048 Bytes von PCM. Der V5-Median verbessert die Latenz beim ersten Ton um 28,89–34,99 %; Der mittlere italienische Fall enthält einen Ausreißer von 371,856 ms, der sich in seinem p95 widerspiegelt.
Wahrnehmung
V5 Live-Detektor-Pipeline (Kamera + LIDAR-Sensorfusion) – 8,01 ms Mittelwert · 24,73 Hz. Im Vergleich zu den veröffentlichten V3.0-Zahlen (~7 ms, ~20 Hz) ist die Frame-Latenz etwa 14 % höher, während der Durchsatz etwa 24 % höher ist. Der Vergleich ist indikativ, da das ursprüngliche V3.0-Rohprotokoll nicht verfügbar ist.
Effizienz und Telemetrie
V3.0 gemessen ~58 W unter LLM-Last. Die V5-Long-Decode-Sonde wurde fortgesetzt 93,74 Token/s über 511 Token mit einer GPU-Auslastung von 93–97 % (96 % Median). In diesem Lauf wurde kein vergleichbares V5-Leistungsbeispiel erfasst.
CAPABILITIES
Vom multimodalen Modell zum geregelten Betriebssystem.
- 01
Ein Modell, drei Modalitäten
Text, Bild und Audio in einem einzigen NVFP4-Modell auf dem Gerät.
- 02
Permanenter Dialog und Sprachnavigation
On-Box-Sprachausgabe, dauerhafte Transkripte und EN/IT-Navigation über die Cockpit V3-Bedienoberfläche.
- 03
Eine Vision, die antwortet
Kamera- und LIDAR-Wahrnehmung sowie Beschreibung der aktuellen visuellen Szene in natürlicher Sprache.
- 04
Geregelte Hinrichtung
Die Absicht kann nur durch unterzeichnete Richtlinien, sichtbare Tore und ausdrückliche menschliche Autorität vom Dialog zur Vollendung gelangen.
- 05
Alchemi wissenschaftlicher Copilot
Werkstoffziele, gesteuerte Kampagnen, lückenlose Evidenzverfolgung und Freigabegates unter menschlicher Autorität.
- 06
Crashfester Produktionszustand
Sequenzierter Startvorgang, Gesundheitsmatrix, Wiederherstellungsnachweise und ausfallsicherer Betriebsstatus.
- 07
Kognitive Flotte mit 26 Kernen
Wahrnehmung, Sprache, Argumentation, Gedächtnis, Wissenschaft, Betrieb und Governance auf einem Edge-Knoten.
Kognitive Architektur
26 Live-Kerne. Eine regierte kognitive Flotte.
Tin Man v5 koordiniert eine Live-Flotte mit 26 Kernen auf einem einzigen Jetson AGX Thor. Die unten stehende öffentliche Fähigkeitskarte gruppiert die offengelegten kognitiven Bereiche; Die Erfassung durch Cockpit V3 meldete am 12. Juli 2026 25 fehlerfreie, null degradierte, null ausgefallene und einen geplanten Kern.
Wahrnehmung und Wahrnehmung
- Vision – Kamera-LIDAR-Sensor-Fusion
- Netzhaut – visuelle Wahrnehmung (geplant)
- Hirnstamm – LIDAR-Sensorbrücke
- lidar_driver – LIDAR-Sensortreiber
Sprache & Stimme
- nemo – multimodale LLM-Fronttür (NVFP4)
- Chat – Konversation vor der Tür
- riva – Spracherkennung + 7-Sprachen-Synthese
- voice_agent – Sprachagent im Zimmer
Argumentation und Gedächtnis
- präfrontal – Entscheidungsrouter + Absicht
- Gewissen – On-Device Reasoning LLM (Odino)
- Gedächtnis – episodisches Gedächtnis + Abrufen
Aktion, Sicherheit und Governance
- realtime – Echtzeitplaner
- Bewegung – Pfadplanung (geplant)
- Vormund – Durchsetzung von Sicherheit und Compliance
- conscience_observer – metakognitiver Audit-Beobachter
Wissenschaft und Materialien
- Wissenschaft – Materialsimulation
- alchemi_workbench – Material-Workbench
- alchemi_em – Simulation elektromagnetischer Materialien
Plattform und Orchestrierung
- Gateway – strategisches Gateway
- Cockpit – Bedienerkonsole
- Agent – Content-Factory-Entwurf
Öffentliche Projektion nach kognitivem Bereich. Der aktuelle Cockpit-Dienstplan ist26 Live-Kerne; Eingeschränkte Implementierungsdetails bleiben außerhalb dieser L0-Oberfläche.
ARCHITECTURE
Tin Man ist die Art und Weise, wie Shield Brain ausgeführt wird.
Tin Man v5 implementiert die deterministische KI-Steuerungsarchitektur Shield Brain auf NVIDIA Jetson AGX Thor. Seine 26-Kern-Flotte ist sequenziert, mit sichtbarem Systemzustand und in begrenzte Betriebsbereiche unterteilt, während die kontrollierte Ausführung unterzeichneten Richtlinien und menschlicher Autorität untergeordnet bleibt.
Shield Brain ist die deterministische KI-Steuerungsarchitektur, die durch eine in Kanada eingereichte Patentanmeldung geschützt ist (2025, ausstehend). Es definiert das hardwareisolierte Ausführungsmodell, das sicherheitskritischen Determinismus unter variablen generativen Arbeitslasten garantiert – und Tin Man ist der Ort, an dem diese Architektur betriebsbereit wird.
TECHNISCHER BEITRAG
Ein 13-poliger Verkabelungspatch verfälschte eine gemeinfreie Beschränkung.
Natives NVFP4 für die Vision- und Audio-Encoder war nicht kostenlos. Eine gemeinfreie Schlussfolgerung ergab, dass TensorRT die NVFP4-Dequantisierung für Encoder-Architekturen (ViT, Conformer) nicht analysieren konnte, was einen BF16-Fallback vorschrieb. Wir haben dies empirisch widerlegt. Die scheinbare Einschränkung war eine kleine Verdrahtungslücke in einem Post-Export-Rewriter – vorhanden im LLM-Exportpfad, aber nicht im Encoderpfad. Nach der Verkabelung analysiert der ONNX-Encoder sauber und die Engines werden nativ in NVFP4 erstellt.
Dieser Fix wurde zur gemessenen Quantisierungsgrundlage, die in Tin Man v5 auf JetPack 7.2 übernommen wurde. Das Fixmuster, im Volksmund als 13-zeiliges Verkabelungspatch bezeichnet, gilt als 12 Einfügungen in 6 Dateien in der TRT-Edge-LLM-Rewriter-Schicht und ist für jede NVFP4-quantisierte Encoder-Architektur wiederverwendbar.
Wir haben das Ergebnis dokumentiert und ein Paket von sechs atomaren Patches für den Upstream-Beitrag zu NVIDIA TRT-Edge-LLM vorbereitet.
13 LOC
häufig zitiert (12 Einfügungen in 6 Dateien, präzise)
+331 / −63 LOC
Gesamtes Atom-Patch-Bundle für Upstream
6 Patches · 3 Runden
NVFP4-Encoder-Exportverkabelung · vorbereitet für Upstream
PLATFORM
NVIDIA Jetson AGX Thor – Blackwell eingebettet.
- NVIDIA JetPack 7.2
- TensorRT 10.16.2
- CUDA 13.2
- Blackwell (sm_110a)
- 128 GB einheitlicher Speicher
- GPUNVIDIA Blackwell eingebettet (sm_110a) · 80 Tensor-Kerne Gen 5 · 2560 CUDA-Kerne
- CPU14× Arm Neoverse V3AE + Effizienzcluster
- Einheitlicher Speicher128 GB LPDDR5x · ~273 GB/s Bandbreite
- LagerungNVMe PCIe 5.0 · ~14 GB/s sequentielles Lesen
- Software-StackJetPack 7.2 · CUDA 13.2 · TensorRT 10.16.2 · native NVFP4-Laufzeit
- BereitstellungContainerisierter, standardmäßig souveräner und kontrollierter Austritt bleibt richtliniengesteuert
GEREGELTE AUSFÜHRUNG · ENDGÜLTIGE L3
Fähigkeitsfortschritte. Autorität lässt sich nicht treiben.
Tin Man v5 kann ein autorisiertes Ziel von der gesprochenen Absicht über Schlussfolgerung und Werkzeugeinsatz bis zum Abschluss führen und dabei signierte Richtlinien, physische Sicherheitsgrenzen und explizite menschliche Freigaben wahren. Die physische Autonomie von L4 wird nicht aus der L3-Fähigkeit abgeleitet; sie erfordert eine separate, ausdrückliche menschliche Autorisierungsentscheidung.
ECOSYSTEM
NVIDIA Inception-Mitglied. Bereit, vorab einen Beitrag zu leisten.
Reinventy ist Mitglied des NVIDIA Inception-Programms. Tin Man v5 überträgt den vollständigen multimodalen NVFP4-Stack, der erstmals in v3 zur Laufzeit validiert wurde – einschließlich Encoderpfaden, die das offizielle NVIDIA-Referenzrezept zum Zeitpunkt der Messung nicht nativ quantifizierte.
Der oben dokumentierte Fix für die NVFP4-Exportverkabelung des Encoders ist über die eigene Bereitstellung von Reinventy hinaus wiederverwendbar, und wir haben ein Sechs-Patch-Paket vorbereitet, das zur Community-Überprüfung bereitsteht.
ENGAGE
Fähigkeitsbeschreibungen werden im Rahmen einer Partnerschaft veröffentlicht.
Der Bericht über den endgültigen Stand der Version 5, die Übersicht über die Fähigkeiten von Cockpit V3, die Grundlage für die gemessene Leistung der Version 3, der Upstream-Patch-Kontext und die Integrations-Roadmaps werden unter Geheimhaltungsvereinbarung veröffentlicht. Kontaktieren Sie uns und wir leiten das Gespräch an den technischen Leiter weiter.
Direkt: engage@reinventy-solutions.ca