NN-process honest · model-only

Анатомия инференса. Что нейросеть «видит» внутри себя при обработке одного кадра — без претензий на измерение человека. Никаких HR/HRV, индустрий, возраста или эмоций как фактов — только модельная кухня: attention, активации слоёв, softmax, граф инференса, token stream, embedding-пространство.

← на главную Scope · только NN-internals 7 компонентов × 4 палитры + 2 wildcards 30 плашек Без биомаркеров / демографии / эмоций
философия страницы

Это не про гостя. Это про модель.

Главная страница GenMirror показывает 4-стадийный пайплайн с claim'ами о госте (rPPG, BlazePose, FER, CLIP-классификация). Здесь — наоборот: мы убрали всё, что можно интерпретировать как «измерение человека», и оставили только визуализацию внутренней механики нейросети. На стенде эту страницу можно крутить как ambient-loop без социальных рисков: гостю не приписывается возраст, эмоция, профессия или физиология.

Что показываем (NN-internals)

  • Attention map — куда смотрит self-attention (Q·KT·softmax)
  • Layer activations — magnitudes скрытых состояний через слои
  • Softmax — top-K вероятностей (с пометкой ILLUSTRATIVE)
  • Network graph — feed-forward путь инференса, архитектура
  • Token stream — последовательность шагов пайплайна как токены
  • Confidence sparkline — softmax-top1 по фреймам, сходимость
  • Embedding scan — k-NN поиск в синтетическом latent-пуле
  • Latent UMAP/t-SNE + beam search tree — wildcards

Что НЕ показываем

  • HR · 64 BPM — rPPG требует длинного стабильного сигнала
  • HRV · 42 ms — нужно 60s+ окно, в 8s — wishful
  • AGE 35–42, EMOTION JOY 0.18 — приписывание гостю
  • INDUSTRY: Finance — социальные ярлыки по одежде
  • 4,235,012 profiles compared — у нас нет базы профилей
  • FOCUS / OPENNESS / STAMINA — не биомаркеры, interpretive
  • STANCE 52/48 L/R, BODY VOLUME — без сенсоров нерешаемо
  • Любые ID, имена, архетипы, suggested-connections
REAL · модельная механика, видна напрямую (attention, активации, softmax, граф) VIZ · иллюстрация концепта, цифры синтетические для демо

Набор плашек · 4 палитры форума

7 компонентов × 4 палитры + 2 wildcards · 1024×1024 / 2k

Каждый из семи NN-компонентов отрендерен в четырёх палитрах форума, плюс две wildcard-визуализации (latent projection и beam search). Базовые плашки — Nano Banana 2 в 2k. Softmax и embedding-scan — GPT Image 2 в 2k high (Apple Liquid Glass-эстетика, помечены тегом HONEST).

кликни на палитру → ниже только UI в этом цвете

Attention Heatmap REAL · self-attention mapQ·Kᵀ softmax — куда модель «смотрит» внутри признакового пространства

Layer Activations REAL · hidden state magnitudestap-out скрытых состояний по слоям, 12 слоёв · audio-wave-style

Softmax Top-K VIZ · illustrative probabilitiestop-5 вероятностей, цифры синтетические для демо (помечены ILLUSTRATIVE)

Network Graph REAL · feed-forward architectureграф 12-слойной сети, путь инференса слева направо

Token Stream REAL · pipeline logпоток шагов модели как токены — реальный лог инференса

Confidence Sparkline REAL · softmax-top1 convergenceрастущая уверенность top-1 по фреймам инференса

Embedding Scan VIZ · synthetic poolk-NN-поиск в синтетическом latent-пуле · заменяет старый «4M profiles» decoy

Wildcards VIZ · auxiliary visualizationslatent UMAP/t-SNE и beam search tree — две дополнительные визуализации

Опционально к досъёмке

4 компонента × 4 палитры · ≈64 credits ≈ $0.16

Если NN-only страница заходит — можно усилить набор четырьмя дополнительными NN-метафорами. Все они тоже без претензий на измерение человека, только модельная механика. Запуск только по явному y.