Como funciona

01

Você pergunta

Seu prompt fica local. Seu código nunca sai da máquina.

02

Nós processam

Múltiplos nós independentes rodam inferência em paralelo.

03

Consenso valida

Verificação em camadas: byte, semântica e execução.

04

Prova entregue

Assinatura criptográfica em cada resposta verificada.

Verificação em camadas

O sistema não exige que máquinas diferentes produzam bytes idênticos. Ele valida equivalência de significado.

Layer 1

Byte

Outputs idênticos? Hash match direto.

Layer 2

Semântico

Mesma lógica? Similaridade coseno > 0.90.

Layer 3

Execução

Mesmo resultado ao rodar? Sandbox isolada valida output.

Um runtime. Múltiplas interfaces.

Choir Node

Daemon · P2P · Consenso · LLM Local

Extensão VS Code Chat, completions inline, perfis
CLI Inferência nativa no terminal
Dashboard Desktop Tauri · Métricas · Controle de recursos
Mobile IA Offline · Nó edge (em breve)

Primeira inicialização

01

Runtime Adaptativo

Detecta capacidades da CPU automaticamente. Baixa o binário ideal para seu hardware.

02

Aprovação explícita

Nada ativa sem sua permissão. Escolha: apenas local, compartilhar quando ocioso, ou sempre contribuir.

03

IA Instantânea

Inferência local funciona imediatamente. Zero latência. Zero dependência de rede.

Transparência radical

Painel de atividade

Veja exatamente o que seu nó está processando

Desligar instantâneo

Um clique para ficar totalmente offline

Logs auditáveis

Cada tarefa registrada localmente

Controle de recursos

Você decide: 10%, 25%, 50% ou 100%

Resultados experimentais

Benchmarks internos. Tarefas de geração de código. 4 nós. Hardware heterogêneo. Rede doméstica.

94.1%
Consenso semântico (protótipo)
100%
Byte-perfect (3B+, ambiente controlado)
0
APIs externas
Distribuído
Sem datacenter próprio

O que ainda não resolvemos

Escala de rede

Testado com 4 nós em rede local. Comportamento em escala (100+ nós, alta latência) ainda não foi validado.

Modelos pequenos

0.5B tem limitações reais de qualidade para tarefas complexas. Consenso compensa parcialmente, mas não substitui capacidade do modelo.

Fadiga de rede

Após horas de inferência contínua, nós começam a degradar. O sistema adapta via quórum reduzido, mas a experiência pode variar.

Sem auditoria externa

Todos os benchmarks são internos. Não houve auditoria de terceiros nem publicação acadêmica até o momento.

Três fases

AGORA

Fase 1 — Runtime

Inferência local que funciona instantaneamente. A fundação.

✓ IA local (0.5B / 7B) ✓ Consenso P2P ✓ Identidade criptográfica ✓ Extensão VS Code ✓ Auto-setup ✓ Feedback loop (DPO)
PRÓXIMO

Fase 2 — Ferramentas Conectadas

O runtime se torna uma plataforma. Múltiplas interfaces, um motor.

○ Dashboard desktop (Tauri) ○ Interface CLI ○ API local ○ Gerenciamento de recursos ○ Visualização de consenso ○ Modo contribuição
FUTURO

Fase 3 — Ecossistema

A rede se torna infraestrutura. Qualquer dispositivo, qualquer interface.

○ Nó mobile edge (IA offline) ○ Outras IDEs (Cursor, Zed) ○ API enterprise ○ Playground web