Az Inverzum Vision kutatási és előrejelzési platform első motorja ·
M0 korpusz-infrastruktúra · ⏳ BACKFILL pozíció: 2026-10-05 · generálva 2026-10-12 04:07 UTC
46 218 787
HN item a korpuszban · idővonal-lefedettség 100%
mérés alatt
becsült hátralévő backfill
0
új item az utolsó 24 órában
98%
L1.5 szűrő-lefedettség (7 178 / 7 302 nap)
78.4 GB + 29.0 GB
SQLite + kanonikus Parquet (238 partíció)
Korpusz-növekedés — item / hónap (csak lezárt hónapok)
⏳ PENDING4. AC1 ≥ 0,70 (két annotátor, ritka pozitívnál elsődleges)emberi címkézésre vár (Tibi + annotátorok)
⏳ PENDING5. precision ≥ 0,85 ÉS recall ≥ 0,60 a holdoutoncímkék után: ope m1-eval --labels m1_holdout.jsonl
✓ PASS6. minden claim visszajátszható (nyers LLM-válasz tárolva)33149 claim, 0 nyers válasz nélkül
Döntésnapló
2026-08-24M1 pipeline-konfiguráció: arató: v1-prompt (glm cloud + qwen9B bicska) + döntnök: qwen397B v2 a claimekenDúsított mérőhalmaz (220 item, 6 modell×prompt bench): egyik olcsó kombó sem éri el egyedül a 0,85-öt (hibák korreláltak); 397B önállóan P=0,862/R=0,658, glm_v1→397B P=0,859/R=0,640 — mindkét kapu teljesül. Arató-recall 0,965 (v1). Adjudikátor-job következik.
2026-08-18cloud-worker modell: qwen3.5:397b -> glm-5.2A 397B reasoning-modell: 4330 output token/item (glm: 200), ~10x lassabb, a heti kvóta 21,6%-át vitte el egy éjszaka alatt ~1100 itemért. Tibi jóváhagyta a visszaállítást 2026-08-18. A 397B döntnök-szerepben marad a vitás claimekhez.
2026-08-17llm_input_tokens plafon + háttér-extrakció: 20M -> 120M; két supervisor-worker (bicska qwen9B asc + cloud qwen397b desc)Tibi 2026-08-17: háttér-rendszer a 187k-s v2-backlog folyamatos feldolgozására; cloud-modell glm helyett qwen3.5:397b. Bicska-token ingyen; cloud kvóta-soft-stoppal védve.
2026-08-14local_storage_bytes plafon: 100 GiB -> 250 GiBBackfill kész 97 GB-nál (~90%). Tibi jóváhagyta 2026-08-14: 250-ig elmehetünk; M1 (claims/llm_calls) és GH-fagyasztás is ide dolgozik. Gépen 897 GB szabad.
Az OPE (Opportunity Pressure Engine) az Inverzum Vision kutatási és
előrejelzési platform első motorja. Azt méri, hol gyülemlik fel megoldatlan
probléma-nyomás egy-egy piacon — vagyis hol nyílhat valódi termék- vagy üzleti
lehetőség, és miért éppen most.
Működése: közösségi panaszfolyamokból (jelenleg a Hacker News teljes históriája,
később további források) nyelvi szűrővel kiválogatja a valódi problémaleírásokat
(„kinek fáj, mi a feladat, mi rossz, mennyibe kerül"), ezeket LLM-mel strukturált
állításokká alakítja, klaszterezi, majd a kínálati oldallal (építi-e már valaki a
megoldást — pl. GitHub-repók felfutása) és „miért most"-evidenciával (új technológiai
képesség, költségösszeomlás, szabályozási vagy viselkedési változás) veti össze.
A kimenet: heti, rangsorolt lehetőség-kártyák, ellenőrizhető hipotézisekkel és
előre rögzített, később visszamért és kalibrálható predikciókkal.
A rendszer tudományos fegyelemmel épül: minden forrásadat fagyasztott, visszajátszható
korpuszba kerül; az előrejelző képességet történeti visszatesztek igazolják (a gép csak
a múltbeli vágáspont előtti adatot láthatja, és azon kell megtalálnia a később
beigazolódott irányokat); a „0 találat" is érvényes heti eredmény. Ez az oldal az
első mérföldkő, a korpusz-infrastruktúra élő állapotát mutatja.