AI के लिए 1/0 नहीं, बल्कि 'विरोधाभास' को सोच की ट्रिगर के रूप में इस्तेमाल करने वाली आर्किटेक्चर (CKN)

 (github.com/kokogo100)
5 पॉइंट द्वारा kokogo 2026-01-25 | 6 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

हाल में DeepSeek-R1 और QwQ जैसे Reasoning Model चर्चा का विषय बने हुए हैं, और AI से 'System 2 Thinking(गहन विचार)' कैसे कराया जाए, इस पर बहस तेज है। दिलचस्प बात यह है कि मैंने पिछले महीने इसी बिल्कुल समान दर्शन — "विरोधाभास (Contradiction) को सोच की ट्रिगर के रूप में इस्तेमाल करना" — की अवधारणा पर आधारित CKN(Contextual Knowledge Network) आर्किटेक्चर को open source के रूप में जारी किया था.

[1] विरोधाभास (Contradiction) क्यों? मौजूदा AI मॉडलों का गणितीय सार आखिरकार डेटा को देखकर यह संभाव्य रूप से तय करने की प्रक्रिया है कि वह '1(Yes)' है या '0(No)'। समस्या तब पैदा होती है जब वास्तविक दुनिया का डेटा 0.5(अस्पष्टता) की स्थिति में होता है। मॉडल जबरन 1 या 0 की ओर अभिसरित होने की कोशिश करते हैं, और इसी कारण आत्मविश्वास से भरे झूठ (Hallucination) पैदा होते हैं।

मेरा मानना है कि AI को 1 और 0 के बीच की 'टकराव (Conflict)' अवस्था को सहना चाहिए, और तभी उसे "ज़रा ठहरो, यह अलग क्यों है?" सोचते हुए Reasoning शुरू करना चाहिए।

[2] finance क्यों? क्योंकि यही वह domain है जहाँ यह 'विरोधाभास' सबसे अधिक बार और सबसे तीव्र रूप से पैदा होता है।

चार्ट तेजी (1) की ओर इशारा करता है, लेकिन news नकारात्मक खबर (0) की बात करती है।
इस समय मौजूदा RAG या तो जानकारी को धुंधला करके उसका औसत निकाल देता है, या फिर hallucination दिखाता है।
CKN इस विरोधाभास को स्वयं detect करता है और उसे हल करने के लिए inference process चालू करता है।

[3] इम्प्लीमेंटेशन: MCP पर प्रूफ मैंने इस आर्किटेक्चर को सिर्फ concept proof तक सीमित नहीं रखा, बल्कि MCP (Model Context Protocol) के ऊपर एक layer के रूप में implement किया ताकि यह वास्तव में काम करे। कई Agent अलग-अलग दृष्टिकोणों के tag बनाते हैं, और tag के बीच विरोधाभास होने पर Trigger सक्रिय होता है।

इसे इस तरह MCP पर विकसित किया गया है कि यह सभी artificial intelligence providers और models पर काम कर सके।

GitHub repository: https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server

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6 टिप्पणियां

 
kuthia 2026-01-26

क्या यह एक निवेश बॉट है?
 
kokogo 2026-01-26

असुविधा के लिए क्षमा चाहता हूँ.

लेकिन मैं सिर्फ़ प्रचार करने के बजाय यह साझा करना चाहता था कि CKN नामक परिकल्पना को साबित करने के लिए मैं कितनी गंभीरता से काम कर रहा हूँ.

फ़िलहाल इस छोटे से open source प्रोजेक्ट को वेरिफ़ाई करने के लिए, मैं अपने निजी पैसों से दर्जनों microservices (Railway) और Gemini/GPT API को 24 घंटे चला रहा हूँ. लागत उठाने के बावजूद मैंने कोड को जानबूझकर मुफ़्त में public किया, क्योंकि मुझे पूरा विश्वास था कि यह 'contradiction trigger' तरीका अगली पीढ़ी के AI agents के लिए एक ज़रूरी तकनीकी प्रस्ताव है.

अगर तर्क बनाया है, तो उसे साबित करना भी स्वाभाविक है.

धन्यवाद.
 
crawler 2026-01-26

क्या GitHub और GeekNews पर scheduled post की सुविधा है? लगता है आपने पिछले साल की पोस्ट अभी प्रकाशित की है...

हाल में DeepSeek-R1 और QwQ जैसे Reasoning Model चर्चा का विषय बने हैं, और AI से 'System 2 Thinking(गहन विचार)' कैसे कराया जाए, इस पर बहस तेज़ है। मैंने पिछले महीने, ठीक इसी दर्शन के साथ

  • R1 रिलीज़ 2025. 01
  • QWQ 32B 2025. 03
  • ragalgo-mcp-server repo first commit 2025. 12
 
crawler 2026-01-26

https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server/…

README के बदलावों को देखें तो जो अहम लगने वाली व्याख्याएँ थीं, उनका कंटेंट भी तेजी से बदलता दिखता है। जिज्ञासा है कि डेवलपमेंट करते समय क्या आपके पास अपनी कोई खास मान्यता या विश्वास था, जिसके आधार पर आपने इसे विकसित किया?
 
github88 2026-01-26

ये क्या, यह प्रोडक्ट का विज्ञापन है
 
kokogo 2026-01-25

docs/CKN_Architecture_KR.md फ़ाइल में इसे कोरियाई में विस्तार से व्यवस्थित किया गया है। हल्के-फुल्के तरीके से पढ़ेंगे तो समझना और तेज़ होगा।