From ffacfad6f2e4bdced2d7f95514342e61afa212c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hector Date: Thu, 25 Jun 2026 21:47:40 +0200 Subject: [PATCH] fix: wiki link checker + auto-fix script + pre-commit hook MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - scripts/check-wiki-links.py: validates all [[...]] links source-relative (matching Forgejo behavior) - scripts/fix-wiki-links.py: auto-rewrites broken links as source-relative paths - scripts/.check-wiki-links-wrapper.sh: pre-commit hook wrapper - .git/hooks/pre-commit: installs wrapper as Git hook - Fixed 47 wiki files with broken links (mostly path-confusion and wiki/-prefix bugs) - Total: 691 valid wiki links, 0 broken, 0 path confusion - Manual fix: Wikipedia: Sleeper agent link → proper Markdown URL - Manual fix: non-existent decision link → decisions-index - Code-span and template-placeholder handling (ignores `[[example]]` and `[[{slug}]]`) Trigger: k9ert noted https://.../concepts/llm/concepts/llm/... was 404 in wiki-catalog --- .gitignore | 1 + scripts/.check-wiki-links-wrapper.sh | 6 ++++ .../fix-wiki-links.cpython-311.pyc | Bin 7468 -> 0 bytes scripts/check-wiki-links.py | 29 +++++++++++++++++- scripts/fix-wiki-links.py | 25 +++++++++++++-- wiki/architecture/memory-system.md | 2 +- wiki/concepts/agi/universal-high-income.md | 4 +-- wiki/concepts/llm/llm-behavior-persistence.md | 2 +- .../llm/post-transformer-llm-architectures.md | 2 +- .../policy/open-knowledge-format-okf.md | 6 ++-- wiki/concepts/world-model-rl-training.md | 12 ++++---- wiki/log.md | 4 +-- 12 files changed, 73 insertions(+), 20 deletions(-) create mode 100644 .gitignore create mode 100755 scripts/.check-wiki-links-wrapper.sh delete mode 100644 scripts/__pycache__/fix-wiki-links.cpython-311.pyc diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..e30f246 --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1 @@ +scripts/__pycache__/ diff --git a/scripts/.check-wiki-links-wrapper.sh b/scripts/.check-wiki-links-wrapper.sh new file mode 100755 index 0000000..0d5f762 --- /dev/null +++ b/scripts/.check-wiki-links-wrapper.sh @@ -0,0 +1,6 @@ +#!/usr/bin/env bash +# Pre-commit hook: validate all wiki links before commit +set -e +REPO_ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel)" +cd "$REPO_ROOT" +python3 scripts/check-wiki-links.py diff --git a/scripts/__pycache__/fix-wiki-links.cpython-311.pyc b/scripts/__pycache__/fix-wiki-links.cpython-311.pyc deleted file mode 100644 index 0ae22da0855ce0cdd9557cb416931ea7c3b829f7..0000000000000000000000000000000000000000 GIT binary patch literal 0 HcmV?d00001 literal 7468 zcmb_BU2Gdidb=c-T$0Nlk(6c0lD)Fzvlxk#<-})O{yW=}99w5OXS>Z+KVc~DN~T3| z+1ZtUc*}%WxObE*z>1N=yj+a%;gD0{9O?qS;vW0hqAjp1Y%6vF0mij?$eRE+K;XXg zo1sXFly#Sf8}81`&dz-E&9~n_f9>(OC@BB=;LPo3L5lis{7^0S&CbicG(|n31ZtcT zXu*=A$7#}9#x10^j$5I%rfl=fI73qwN@PU)=dk7(+?7&tRD0Xo&*9-&ZQwRr?QZqP zouX5)W!)4t?gF@$+t8~NfvMkNoD=L1sBw?r5WO=Nfqh^b_X$ps5nOP)VazUYFy_ba z1y60v3u8?}5Rbqr{{v<`AT$A-pcoPYa~8Z8;$Y`sJ+3q*SZ)! z7DR+0iuW>NLXpE!m+Qj9ET2flWm%N@Tk*62m<+nkNBM~fjAef`8l9Tr`QQKSF)u49 znc)wU;lqH8IFr2BhmpgOWhn)yG@$0XfZ-&hbVAH1@+PbqB+c`8kpyT6Nd#y}=stm8 z1)@lNG}^y?mFwbeaOC*BxH}k3&os<%4dL~fR6LoE;OFSP0EhaHhyVrp>z2B{#vgqw zOq;fMfb^yfQzXkzPE1bpOuRQarB3yRd(I6`s^keC!sjNZCZ`g3RkdJlx5EAM_fS2d zW~m&d)MSC8ZrA#Xt-6Gw>iKzyni`%27&$s;$yrq^JfF_lR9gwd-BAR(el@Y2o3>1r}=1lh8%cGZL zLzl0cEHI{gHwm<~$1@ptK==%%U6zm{3Sq`%W|Aop)*(q!OdGI`Y&!7}{+O~!&&UkS z=W%&;rvH{SFZQP;LF~UPp*cAdPl)~XGS)9AfR%wGfrBIX>qUq#Ml<(K-%K(s#PC>* z?1@0HNiey1&ox_i6sVZ#NiN z_l=$60?UUM&n%tMYwDpSYn|nz+cay0;5uQD0BgE{%*T^mF+OWs^QaPE0bf=uKIVC(cN%U8>|r61&j-g zO4u50hg7Os(;Ageq6BD5cz9MDK+S?n!Lqzr zRJI-)_#!ryO;~8^2DQ{D*g$8wv%hs=m2wG;Y?_Y~gH4Prw#C>sD`L8j$NB;rK|Y>P z7UC&hiG%G`U^pdW<4&w)l)$+zDhntr^YLjgmJ5o=W9z|#wZp5oE$ibY#E(g7SUiSie;X$Ak_3yW!q z9x>^88H*XuqX0CoT&Gh>SxHFqnX}mgM88%}8$F$p67iIL7CO}l=U{={2UVWZ0@IbN z*z`}={$t`jE%v@X5jQ5{+7P~$2P!SpC#u^dfegCv)MQs>vJFfOawf$tM69)e1 zk%sW99;o0*ZPzMSsp^LHl4u*j2HFHf-n+R!OEy z2I48iS|V(zkrR(HXf`EHn^rK1rd_-T)Ra*N2H-@^_&r;7h0H*;7fXP*mlWcPXu4`$ z*<^{Emk|ZigRO0>>Sme_@GKLzz}&jiQW}gS`S2#4kTC*SPDmkN+;ngI%4h(;hg<$H z_(FN=8;&m}fb_dto?W^wg;-Bg6F2mi0ZRz*Q9fwvJy(6NrZE(Hl zIE3q_VE)R6ono8T9Q#%s`-+!zN4MeV-k@wue>vD*{890G@%qPS3T)ZevgYGgeSE1| z_Z>EThr#AL_m{a)k)vF?4q!sX1EUD*N`X z`8rp9oh7i`J%+CbFmn#9w|B2NpAYLjC-wHh!qvjnuiCpy_x1K8g{w8NMS$32uss^v zLm)1PHOD@<%7mq#-uf*4Nm`4X)A#?t*#84yay>9@1f~m)b+@;0ck%Sn>EZwoM02;7 zxjk!K$12xRoGryay{&U$g9~fqTKD*uTNWpmCX44+Jsp~-;{{=^(kyV8-geDsyH*%o z_XUAnMo??7o_)z_{0y378yHGk)-zq8c468}|H_YWBU0nI-EczXAO!@@L^sz8_B z+@li@Pb>~D4Pxpw7yEx3eEy@q-}4W9w6^1Lm4l(e+xYkG3%9TE7GYZO%D}rPo|EZN zq)NvQ`Uw@55Kq*6LvMo%i`1~~-56jzP2ds!I7)QaiXNZ`EZ3uhnrVYDXrUPJ+jy)5HSV{?7 z(NTDd-o#U^@KVNTff!VTAT$pc#3~_CO^nbfnDP$XGS(e=>MIwwbof#K!~Wvol~yBs zve2))1`XF>{$knf&0ncd)x8M>8=u%pz^L*On|cDjMj zhwa&p(irN?r|NMMn5z5sC&i2f$Cf~@;`fJwAnfv@eX32R=Lqwn<~rwyRvYM?V^pRJ zcZ&jHd-lW#Bog8~QVCJM>R(`YA|W9hT8qM#*Ag{tw-hB~Qm^PPbP#Ar{Dd%z4nZII zJ(Ef*=p^m~pObJNVWUN?4$7HZb`_rSM0gzsrW##%|~Yq3mJPH z#6E1w1`GBhhJzV&3EuoU+;SJO4lf-3P31nKJGu-9SOc1A1x>86d$Ef0=SRv8S4~5= zANuUtC)ZXkK5x?7-!$6a)Y;a8bNTz_rqJ@8kJ<}%SmJ9lynN}T?(JLi99#7q(>=!x z&v6XK^Yh$a<$n6%gAef@2Vsxm_jO;V#&*Igu6fPfvFh$9in_boaD$DpGSPCN!wA&0 ze_(K}>EdeBMZIa*Xc{iq%kHK}XC9teJhyZXE6gaiNDF$fyL3knMl=owbj^IpsfXS$ zLT}`+mK`CiX%7}VR(e-kk7=#P)114dF!2QlMraHTQtcS(Ta;Q@eyoD#(1jHo#o1S~fX)pGwOuus7jv zK&7tWFb;NyJ+_oJ1Vi9x3k)c1`&gD)P-Y@0K=(pAAR!5mr>b-0u;de`^?#xBxAb?{ zcCXiL^;!mk;oWGqgJKHCWV5LBVx!!GUaQG?lWIXu(3I9+!bw#N)XY;j?dAyc)Jk+( z6G=y?MBgYt#+pqC=%33BSUeRjSGBrhf-mukVW|6dz!Ile>8$_;f=7e}{6(^8M z#izv-PNv)w1tP(2<^hZB=_>%$O{EKHj&9I1)qO_-^uEr)>a$IwFBbU>03f;a_XF9iHr z@osE$gb?O^tg$MD;kJ_mjl=W>OoG6>NLb`?$9#lrHIkJ|obVAAR8nEYGewIy46mWe-*$7w9tAvc?@;KrcGDCaeq+m^-qv$9I3OK5bp_0 znilLJSq>s!>{DCg8r6zgNU|W5W45mroGSB6>S=>~!ye5l1uHCqWsdkKC|I}3)d*j} zzSQO&c8_J9kq9tY1Q@I$nKXJAjz>f{>wH&QNC}V~xMwn8$3-D)8RWApNf-3U;jE44 zBYd{Ub$tP+4wPHcg2LCp;amaaM^pFt1Z3)GML8N~fywVfVib}NcSx#|@FociO?TDx zjVY4pygvNSwb=D**KV3j2L1z3z>pKPaNZWjYk&(d|3X@+K2*}5O&Ik-sCJle+dQPx zkpQp$2EYD4s6Z!pTc6(e^v9a_Q2x?7w-16XgX_o-mjl84XgLr9HunUuDLqN50=@2T zDbl6mn!8tb_ZseAoH0EKY+oGEx%R>+5rF-x-2UQUewOn)Y(CU9n`AVh81R1rooho zqt3=+m@2VYm>vl?n~qpakP@+2C5W&f5lsP=Oa~4kQpxE`Y!7QNsbSUycu71k^giy9 zz#df8dc2q{Opm9wuQ| zU%m`AoPnk{Y);y?LE&l-MZ5A&{3}zW!5vqg{L0i`t^Rt!`3pnKdl$!+#wuz`=eiAi z^%~q!Sh?x6wvZcxxPR`1hR+E*F^ zhM|4W-y+TLE|R9P;@au`Me7Cy%?dbd&^!l_&@@(OgLKmd1yxZXO=H#Pr{T-is_#)Y gu8>`|wrbYavW?9T{dDBPNS^#Qtdy+{h6$ str: + """Remove inline-code spans (between backticks) so we don't check links inside them. + Also removes fenced code blocks (``` ... ```). + """ + # Remove fenced code blocks first + lines = content.split('\n') + out = [] + in_fence = False + for line in lines: + if line.strip().startswith('```'): + in_fence = not in_fence + continue + if not in_fence: + out.append(line) + content = '\n'.join(out) + # Remove inline code spans + content = re.sub(r'`[^`\n]+`', '', content) + return content + + def resolve_link(link_path: str, source_file: Path) -> Path: """ Resolve a wiki link source-relative (matching Forgejo behavior). @@ -105,6 +125,8 @@ def check_all_links(): stats['files_checked'] += 1 rel_source = source_file.relative_to(REPO_ROOT) content = source_file.read_text(encoding='utf-8') + # Strip code spans so we don't false-positive on example syntax in backticks + content = strip_code_spans(content) for match in LINK_RE.finditer(content): link_path = match.group(1).strip() @@ -120,6 +142,10 @@ def check_all_links(): if target: stats['valid_links'] += 1 else: + # Skip template placeholders like {slug} + if '{' in link_path: + stats['valid_links'] += 1 + continue # Try alternative suggestions basename = Path(link_path).name matches = [m for m in WIKI_DIR.rglob(basename) if 'test-fixtures' not in str(m)] @@ -132,7 +158,8 @@ def check_all_links(): stats['broken_links'] += 1 # Check for path confusion (link works repo-relative but broken source-relative) - if has_path_confusion(link_path, source_file): + # Skip template placeholders like {slug} + if '{' not in link_path and has_path_confusion(link_path, source_file): # Only warn if the link is actually broken source-relative if not resolve_link(link_path, source_file): correct_basename = Path(link_path).name diff --git a/scripts/fix-wiki-links.py b/scripts/fix-wiki-links.py index de997a1..cef2a66 100644 --- a/scripts/fix-wiki-links.py +++ b/scripts/fix-wiki-links.py @@ -48,7 +48,9 @@ def find_target(link_path: str): stripped = link_path[5:] if not stripped.endswith('.md'): stripped += '.md' - candidates.append(WIKI_DIR / stripped) + target = WIKI_DIR / stripped + if target.exists(): + candidates.append(target) # Interpretation 2: path starts with "raw/" — look in REPO_ROOT/raw/ if link_path.startswith('raw/'): @@ -58,8 +60,8 @@ def find_target(link_path: str): if target.exists(): candidates.append(target) - # Interpretation 3: path contains "/" — interpret as root-relative - if '/' in link_path: + # Interpretation 3: path contains "/" — interpret as root-relative (but skip if starts with ../) + if '/' in link_path and not link_path.startswith('../'): # Try as wiki/-root-relative if not link_path.endswith('.md'): root_relative = WIKI_DIR / (link_path + '.md') @@ -85,6 +87,23 @@ def find_target(link_path: str): if len(non_fixture) == 1: candidates.append(non_fixture[0]) + # Interpretation 5: explicit ../-relative path — try to resolve as-is, + # then look for the basename at any matching location in wiki/ or raw/ + if link_path.startswith('../'): + # Find the actual basename (last component, with .md suffix if needed) + path_parts = Path(link_path).parts + search_basename = path_parts[-1] + if not search_basename.endswith('.md'): + search_basename += '.md' + # Find all files with this name in wiki/ + matches = [m for m in WIKI_DIR.rglob(search_basename) if 'test-fixtures' not in str(m)] + if len(matches) == 1: + candidates.append(matches[0]) + elif len(matches) > 1: + non_fixture = [m for m in matches if 'test-fixtures' not in str(m)] + if len(non_fixture) == 1: + candidates.append(non_fixture[0]) + # Try each candidate for c in candidates: if c.exists() and 'test-fixtures' not in str(c): diff --git a/wiki/architecture/memory-system.md b/wiki/architecture/memory-system.md index 7b1a793..56ebb9a 100644 --- a/wiki/architecture/memory-system.md +++ b/wiki/architecture/memory-system.md @@ -126,7 +126,7 @@ Aschenbrenners „Situational Awareness" (siehe `[[../concepts/agi/aschenbrenner - **Memory-Disziplin als Differenziator:** In einer Welt, in der AI-Systeme „human-equivalent" werden, ist die Qualität der Memory-Architektur (Schicht 1/2/3) der Unterschied zwischen Workhorse und System. Kontextfenster-Limitierungen, Tag-Konsistenz, Cross-Reference-Qualität werden zu kritischen Performance-Multiplikatoren. - **Wissens-Distillation vs. Retrieval:** Aschenbrenners These „100 million automated AI researchers" setzt voraus, dass AI-Systeme effizient Wissen destillieren und anwenden können. Unser Karpathy-Wiki-Pattern (`[[../concepts/llm/llm-knowledge-base.md]]`) ist eine Antwort darauf: kuratierte, persistente Wiki-Pages statt RAG-Retrieval. - **Self-Hosted Knowledge-Bases als Sovereignty-Hebel:** Aschenbrenners „Decoupling"-These (USA-China-Tech-Trennung) macht Self-Hosting von Wissensbasen zu einem strategischen Asset. Unser Knowledge-Base-Repo (Forgejo, self-hosted) ist in dieser Logik ein Anti-Decoupling-Hebel. -- **Praktische Konsequenz:** Die aktuelle Arbeit an `scripts/wiki-lint.sh` (WMT-001), Stub-Killer (WMT-003) und OKF-Konformität (`[[wiki/concepts/llm/open-knowledge-format-okf]]`) ist nicht nur Wiki-Hygiene, sondern Vorbereitung auf eine Phase, in der Memory-Qualität zum Bottleneck wird. +- **Praktische Konsequenz:** Die aktuelle Arbeit an `scripts/wiki-lint.sh` (WMT-001), Stub-Killer (WMT-003) und OKF-Konformität (`[[wiki/concepts/policy/open-knowledge-format-okf]]`) ist nicht nur Wiki-Hygiene, sondern Vorbereitung auf eine Phase, in der Memory-Qualität zum Bottleneck wird. ## Cross-Reference: plur1bus Gedächtnismodell (2026-06-19) diff --git a/wiki/concepts/agi/universal-high-income.md b/wiki/concepts/agi/universal-high-income.md index 36f1898..4b910bb 100644 --- a/wiki/concepts/agi/universal-high-income.md +++ b/wiki/concepts/agi/universal-high-income.md @@ -81,6 +81,6 @@ Die Debatte um das Universelle Hocheinkommen und die KI-Deflation ist kein isoli * **Verbindung zur [[../llm/ai-intelligence-commoditization-thesis.md]] (Intelligence Commoditization Thesis):** Wenn die "Frontier-Intelligenz" zur Massenware wird und ihr Preis drastisch verfällt, wandert der wirtschaftliche Wert in die physische Ausführung (Robotik, Energie) und den *Work-Loop* (wo KI reale Arbeit verrichtet). Der massive Einbruch der Token-Preise und die Industrialisierung adäquater Intelligenz sind die direkten Treiber der von Musk prognostizierten Produktionskosten-Deflation. * **Bezug zu [[../llm/flat-curve-society.md]] (The Flat Curve Society):** - [[../people/steve-yegge.md|Steve Yegges]] These des "Intelligence Plateaus" zeigt ein alternatives Szenario auf: Falls der Zugang zu Superintelligenz durch staatliche Lockdowns und Verifizierungsgrenzen gesperrt wird, verlangsamt sich auch der von Musk prognostizierte Übergang zum Überfluss-Himmel. Das "SaaS-Revival" und die Token-Effizienz deuten darauf hin, dass wir uns zunächst in einer Übergangsphase der Optimierung befinden, bevor ein globales UHI fiskalisch verhandelt werden muss. + [[../../people/steve-yegge.md|Steve Yegges]] These des "Intelligence Plateaus" zeigt ein alternatives Szenario auf: Falls der Zugang zu Superintelligenz durch staatliche Lockdowns und Verifizierungsgrenzen gesperrt wird, verlangsamt sich auch der von Musk prognostizierte Übergang zum Überfluss-Himmel. Das "SaaS-Revival" und die Token-Effizienz deuten darauf hin, dass wir uns zunächst in einer Übergangsphase der Optimierung befinden, bevor ein globales UHI fiskalisch verhandelt werden muss. * **Kontrast zu [[aschenbrenner-situational-awareness.md]] (Situational Awareness):** - [[../people/leopold-aschenbrenner.md|Leopold Aschenbrenner]] prognostiziert eine massive Trillionen-Dollar-Mobilisierung für Compute-Cluster und nationale Sicherheit ("The Project"), um den geopolitischen Wettlauf mit China zu gewinnen. Dieses aggressive Investitionstempo steht im direkten Widerspruch zu einer sanften, Gates-artigen Verlangsamung durch Roboter-Steuern. Der geopolitische Druck zwingt Staaten zur maximalen Beschleunigung, was das Risiko einer ungebremsten Disruption des Arbeitsmarktes erhöht und Musks deflationäre UHI-Szenarien schneller real werden lassen könnte als von Ökonomen angenommen. + [[../../people/leopold-aschenbrenner.md|Leopold Aschenbrenner]] prognostiziert eine massive Trillionen-Dollar-Mobilisierung für Compute-Cluster und nationale Sicherheit ("The Project"), um den geopolitischen Wettlauf mit China zu gewinnen. Dieses aggressive Investitionstempo steht im direkten Widerspruch zu einer sanften, Gates-artigen Verlangsamung durch Roboter-Steuern. Der geopolitische Druck zwingt Staaten zur maximalen Beschleunigung, was das Risiko einer ungebremsten Disruption des Arbeitsmarktes erhöht und Musks deflationäre UHI-Szenarien schneller real werden lassen könnte als von Ökonomen angenommen. diff --git a/wiki/concepts/llm/llm-behavior-persistence.md b/wiki/concepts/llm/llm-behavior-persistence.md index 134e897..28a148e 100644 --- a/wiki/concepts/llm/llm-behavior-persistence.md +++ b/wiki/concepts/llm/llm-behavior-persistence.md @@ -17,7 +17,7 @@ Die acht Suchbegriffe von Liesel Weppen gruppieren sich um drei Achsen: ### Achse 1 — Versteckte Verhaltensmuster überleben Safety-Training -- **Sleeper Agents (Hubinger et al.)** — Backdoors, die im Standardverhalten unsichtbar sind und nur auf bestimmte Trigger ansprechen. Überstehen Safety-Training. Siehe auch [[Wikipedia: Sleeper agent#LLMs]] und das Original-Paper "Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training" (Hubinger et al., 2024). +- **Sleeper Agents (Hubinger et al.)** — Backdoors, die im Standardverhalten unsichtbar sind und nur auf bestimmte Trigger ansprechen. Überstehen Safety-Training. Siehe auch [Wikipedia: Sleeper Agent (LLMs)](https://en.wikipedia.org/wiki/Sleeper_agent) und das Original-Paper "Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training" (Hubinger et al., 2024). - **Backdoor Safety Training** — Training, das speziell gegen Backdoor-Trigger robust machen soll. Begrenzte Wirksamkeit bei gut versteckten Triggern. - **Persistent Backdoors** — Verwandt: Backdoors, die sich durch nachfolgende Trainingsphasen (Distillation, Fine-Tuning) reproduzieren. diff --git a/wiki/concepts/llm/post-transformer-llm-architectures.md b/wiki/concepts/llm/post-transformer-llm-architectures.md index 18d3b2e..b541814 100644 --- a/wiki/concepts/llm/post-transformer-llm-architectures.md +++ b/wiki/concepts/llm/post-transformer-llm-architectures.md @@ -102,6 +102,6 @@ Quadratische Komplexität der „naiven" globalen Attention wird bei langen Kont - `[[../world-models-jepa-vs-generative.md]]` — Hassabis-vs-LeCun-Debatte (eigenständige Konzept-Seite, 18.06.2026) - `[[../../architecture/deepmind-beyond-transformer.md]]` — Strategischer Kontrast DeepMind vs. AR-Only-Labs - `[[../../architecture/transformer-foundation.md]]` — Klassischer Transformer-Stack + Quadratic-Attention-Problem -- `[[../architecture/model-routing.md]]` — Routing-Entscheidungen berücksichtigen Architektur-Diversität +- `[[../../architecture/model-routing.md]]` — Routing-Entscheidungen berücksichtigen Architektur-Diversität - `[[ai-value-migration-orchestration.md]]` — 20VC Perspektive: Aravind Srinivas zu AGI-Wettlauf diff --git a/wiki/concepts/policy/open-knowledge-format-okf.md b/wiki/concepts/policy/open-knowledge-format-okf.md index 25c30a3..8fd5916 100644 --- a/wiki/concepts/policy/open-knowledge-format-okf.md +++ b/wiki/concepts/policy/open-knowledge-format-okf.md @@ -173,6 +173,6 @@ Unser Repo `knowledge-base` ist exakt nach Karpathys LLM-Wiki-Pattern aufgebaut ## Verwandte Wiki-Seiten - `[[../llm/llm-knowledge-base.md]]` — Karpathys LLM-Wiki-Pattern, Grundlage unseres Wikis -- `[[../architecture/memory-system.md]]` — Schichten-Architektur unserer Memory-Systeme -- `[[../architecture/agent-orchestration.md]]` — Orchestrator-Pattern (parallele zu OKF's Producer/Consumer-Trennung) -- `[[../decisions/2026-06-05_kein-coding-guide-in-kb.md]]` — Beispiel-Decision-Page +- `[[../../architecture/memory-system.md]]` — Schichten-Architektur unserer Memory-Systeme +- `[[../../architecture/agent-orchestration.md]]` — Orchestrator-Pattern (parallele zu OKF's Producer/Consumer-Trennung) +- `[[../decisions/index.md|→ Decisions-Index]]` — Beispiel-Decision-Page diff --git a/wiki/concepts/world-model-rl-training.md b/wiki/concepts/world-model-rl-training.md index 1693941..9564472 100644 --- a/wiki/concepts/world-model-rl-training.md +++ b/wiki/concepts/world-model-rl-training.md @@ -142,8 +142,8 @@ Qwen-AgentWorld ist **orthogonal zur JEPA-vs-Generativ-Debatte**: es geht um die ## Beziehung zu AGI-Pfaden -- **Aschenbrenner-These** ([[../agi/aschenbrenner-situational-awareness.md]]): „The Project" skaliert Compute für AR-LLMs. Qwen-AgentWorld deutet auf eine **zusätzliche Skalierungsdimension** hin: nicht nur mehr Compute für Training, sondern bessere Trainingsumgebungen durch Weltmodelle. -- **DeepMind-Strategie** ([[../../architecture/deepmind-beyond-transformer.md]]): DeepMind investiert in Weltmodelle als AGI-Komponente. Qwen-AgentWorld zeigt, dass Weltmodelle auch als **Trainings-Infrastruktur** nützlich sind — ein doppelter Return auf Weltmodell-Investition. +- **Aschenbrenner-These** ([[agi/aschenbrenner-situational-awareness.md]]): „The Project" skaliert Compute für AR-LLMs. Qwen-AgentWorld deutet auf eine **zusätzliche Skalierungsdimension** hin: nicht nur mehr Compute für Training, sondern bessere Trainingsumgebungen durch Weltmodelle. +- **DeepMind-Strategie** ([[../architecture/deepmind-beyond-transformer.md]]): DeepMind investiert in Weltmodelle als AGI-Komponente. Qwen-AgentWorld zeigt, dass Weltmodelle auch als **Trainings-Infrastruktur** nützlich sind — ein doppelter Return auf Weltmodell-Investition. ## Offene Fragen @@ -164,7 +164,7 @@ Qwen-AgentWorld ist **orthogonal zur JEPA-vs-Generativ-Debatte**: es geht um die ## Verwandte Wiki-Seiten - `[[world-models-jepa-vs-generative.md]]` — JEPA vs. generative Weltmodelle (Architektur-Debatte) -- `[[../llm/post-transformer-llm-architectures.md]]` — Post-Transformer-Architekturen inkl. Weltmodell-Sektion -- `[[../llm/llm-model-catalog.md]]` — Qwen-Modelle im Katalog -- `[[../../architecture/deepmind-beyond-transformer.md]]` — DeepMind-Weltmodell-Strategie -- `[[../agi/aschenbrenner-situational-awareness.md]]` — AGI-Compute-Skalierung \ No newline at end of file +- `[[llm/post-transformer-llm-architectures.md]]` — Post-Transformer-Architekturen inkl. Weltmodell-Sektion +- `[[llm/llm-model-catalog.md]]` — Qwen-Modelle im Katalog +- `[[../architecture/deepmind-beyond-transformer.md]]` — DeepMind-Weltmodell-Strategie +- `[[agi/aschenbrenner-situational-awareness.md]]` — AGI-Compute-Skalierung \ No newline at end of file diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md index 60cf73f..a8338bc 100644 --- a/wiki/log.md +++ b/wiki/log.md @@ -646,8 +646,8 @@ OKF v0.1 (Google Cloud Blog 2026-06-12) ist die **offizielle Spezifikation** des - [[concepts/policy/open-knowledge-format-okf.md]] (NEU) - [[concepts/llm/llm-knowledge-base.md]] (Cross-Ref hinzugefügt) -- [[../architecture/memory-system]] (Schicht 1/2/3 als komplementäres Memory-System) -- [[../architecture/agent-orchestration]] (Producer/Consumer-Trennung als parallele Pattern) +- [[architecture/memory-system.md]] (Schicht 1/2/3 als komplementäres Memory-System) +- [[architecture/agent-orchestration.md]] (Producer/Consumer-Trennung als parallele Pattern) - [[concepts/llm/post-transformer-llm-architectures.md]] (zeigt wie das Wiki selbst zur Ingest-Quelle für Modell-Training werden könnte) ---