EM-AI-02 · Предметная модель · W3
Модель AI, артефакт и обучение
Определение модели, версии артефактов, training/fine-tune run, конфигурация, compute и происхождение данных. Веса хранятся вне публичного каталога.
Частично опубликовано; исследование продолжается
Claude: complete-frozen-study; Grok: complete-reconciled.
Опубликованные результаты
Canonical/runtime promotion remains governed by the package allocation, identity and dependency holds.
Предметная граница и кандидатные типы
- AIModel
- ModelArtifact
- TrainingRun
- TrainingConfiguration
- ComputeAllocation
Вопросы глубокого исследования
- Как различить архитектуру, checkpoint и deploy?
- Какие входы нужны воспроизводимости?
- Как отразить ограничения доступа и использования тренировочных данных?
Проверяемые инварианты
- Training фиксирует версии входов
- Одинаковое имя не доказывает одинаковые веса
- Compute grant не Employment
Сквозной приёмочный сценарий
Два fine-tune от одного checkpoint, разные лицензии данных и один общий endpoint сохраняют происхождение и ограничения.
Отрицательный пример
Новый endpoint считается новой обученной моделью.
Сопоставляемые подходы
- NIST AI RMF: контекст, оценка и управление риском
- PROV/SPDX: происхождение данных, артефактов и действий
- Практика model registry/evaluation tooling; сопоставить system, artifact, run и endpoint
Кандидаты в действующем каталоге
- WM-SFT-004 · ML Model Artifact · 0.3.0-research.1 · доступна для установки
Смысловое соответствие требует исследования границ; наличие опубликованной модели не завершает эту карточку. - WM-AI-007 · AI Model Registry Entry · 0.3.0-research.1 · доступна для установки
Смысловое соответствие требует исследования границ; наличие опубликованной модели не завершает эту карточку. - WM-AI-006 · Model Training / Fine-tuning Run · 0.3.0-research.1 · доступна для установки
Смысловое соответствие требует исследования границ; наличие опубликованной модели не завершает эту карточку.
Требования к результату
Каждая карточка исполняется вместе с полным контрактом исследования: определения, поля и кратности, жизненный цикл, источники, мастерство данных, права, пять граней объекта, минимум восемь инвариантов, положительные и отрицательные примеры, зависимости, миграция и ограничения применимости.