verantyx

🛡️ VERANTYX: Verifiable & Auditable Inference System

Research Preview / Experimental Release

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Model Overview (English)

VERANTYX is an experimental logical inference system designed to control, constrain, and audit reasoning rather than to generate language.

At the present stage, VERANTYX relies on conventional large language models only because its internal rule and definition database is still incomplete. This reliance is not a design goal, but a temporary engineering compromise.

VERANTYX is explicitly designed so that, as its database grows, the role of traditional LLMs diminishes — and eventually becomes unnecessary.

VERANTYX should therefore not be understood as an LLM-based system. It is a database-centric reasoning engine that currently uses LLMs as external, replaceable mining tools.

Motivation

Modern AI systems overwhelmingly equate intelligence with probabilistic language generation. VERANTYX was created to challenge this assumption.

We observe persistent structural problems in mainstream LLM reasoning:

• Reasoning steps are opaque
• Errors are indistinguishable from creativity
• Correct answers may be produced for incorrect reasons
• Failure modes cannot be audited

VERANTYX does not claim superiority. It exists to explore whether explicit logic, rules, counterexamples, and necessity checks can form a more auditable foundation for reasoning.

Core Philosophy

1. Reasoning must be inspectable: Every conclusion must be traceable to explicit rules, proofs, or counterexamples.
2. Correctness is conditional: VERANTYX distinguishes clearly between proven answers, refuted answers, insufficient evidence, and provisional (mined) answers.
3. Language models are scaffolding, not foundations: They exist only to compensate for missing database knowledge.
4. Failure is a valid outcome: “Cannot decide” is preferable to unjustified confidence.

Architecture Overview

• Phase 1 — Database-Only Reasoning: Uses only rules.json and registered definitions. Zero noise.
• Phase 2 — Mining Fallback (Optional): Triggered only if Phase 1 yields insufficient evidence. Strictly sandboxed as provisional knowledge.
• Phase 3 — Audited Resolution: Proven rules override mined rules. Refutations override proofs.

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概要（日本語）

VERANTYX は、文章生成ではなく 推論そのものを制御・拘束・監査する ことを目的とした実験的論理推論システムです。

現時点では、VERANTYX は内部のルール・定義データベースが十分に成長していないため、従来の大規模言語モデル（LLM）を補助的に利用しています。しかしこれは 設計思想ではなく暫定的措置 です。

VERANTYX は、データベースが拡張されるにつれて、従来の LLM が不要になることを前提に設計されています。したがって VERANTYX は LLM ベースのシステムではありません。現在は LLM を「外部の採掘ツール」として利用している データベース中心の推論エンジン です。

動機

現代の AI は、確率的な言語生成を知性と同一視する傾向があります。VERANTYX はその前提自体を問い直すために作られました。

LLM による推論には、以下の構造的問題があります：

• 推論過程が不可視
• 誤りと創造性の区別が困難
• 正答でも理由が誤っている可能性
• 失敗の監査が不可能

VERANTYX は優位性を主張しません。明示的ルール・反例・必要条件検証 による推論が、別の可能性を持つかを検証するための実験です。

基本思想

1. 推論は検査可能でなければならない: すべての結論は、明示的なルール・証明・反例に紐づく。
2. 正しさは条件付きである: 「証明済み」「反証済み」「証拠不足」「仮回答」を明確に区別します。
3. LLM は足場であり基盤ではない: 知識不足を補うための一時的存在です。
4. 答えられないことは失敗ではない: 不当な確信より「判断不能」を優先します。

アーキテクチャ概要

• Phase 1 — DB のみの推論: rules.json と登録定義のみ使用。ノイズゼロ。
• Phase 2 — 採掘フォールバック（任意）: Phase 1 が証拠不足の場合のみ実行。
• Phase 3 — 監査付き決定: 証明は仮知識より優先し、反証は証明を上書きします。

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🛠️ Installation & Setup (セットアップとインストール)

VERANTYX is designed to run locally or in a containerized environment. Follow these steps to install and set up the system.

1. Prerequisites (前提条件)

• Python 3.10+: Ensure you have Python 3.10 or higher installed.
• Git: Required to clone the repository.
• Optional: A CUDA/MPS compatible GPU is recommended for local LLM mining, but not required for Phase 1.

2. Clone the Repository (リポジトリの取得)

git clone https://huggingface.co/kofdai/verantyx
cd verantyx

3. Install Dependencies (依存関係のインストール)

It is recommended to use a virtual environment.

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

4. Download Mining Model (マイニングモデルのダウンロード)

VERANTYX uses external LLMs for Phase 2 mining. By default, it is configured to use nvidia/OpenMath2-Llama3.1-8B. Use the provided script to download it securely.

python3 scripts/download_models.py

Note: You must have a Hugging Face account and agree to the model provider's license terms.

5. Running the Application (実行)

Start the Flask-based web interface:

python3 axis/app.py

Once started, access the UI at: http://localhost:5001 (or the port specified in your environment).

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Research Status: Experimental / Research Preview Author: kofdai