№ 01ورق 1 / 12
اعداد و شمار
- stats.median
- stats.quantile
- regression.ols_multiple
کمپیوٹ پلین
445 ماڈیول۔
ایک مقررہ رن ٹائم۔
SQAI کا کمپیوٹ پلین مرتب شدہ کرنلز کی ایک لائبریری ہے: اعداد و شمار سے آپشن پرائسنگ تک، LLM انفراسٹرکچر تک — ہر فنکشن 4,778 صلاحیتوں کے معاہدے میں درج۔ ایجنٹ فنکشن کا نام لیتا ہے۔ انجن نتیجہ لوٹاتا ہے — تیار، ایک ملی سیکنڈ سے کم میں۔
445ماڈیول
100+اطلاقی پیکجز
4,778معاہدے میں صلاحیتیں
0.83–0.93 msوارم کمپیوٹ، پیمائش شدہ
IIنمونہ کتاب
بارہ خاندان، حروف میں ڈھلے۔
لائبریری کو ٹائپ نمونے کی طرح پڑھیں: ہر خاندان ایک صفحہ، ہر فنکشن ایک چہرہ۔ ان صفحات پر ہر نام حقیقی ہے — معاہدے میں درج، چلنے سے پہلے جانچا گیا، بعد میں ہیش کیا گیا۔
№ 02ورق 2 / 12
مفروضہ جانچ
- stat_tests.pearson_r
- ab_testing.sample_size_proportion
№ 03ورق 3 / 12
احتمال
- distributions.sample_normal
- distributions.sample_poisson
№ 04ورق 4 / 12
وقتی سلسلہ
- timeseries_stats.holt_linear
- timeseries_stats.acf
№ 05ورق 5 / 12
خطی الجبرا
- linalg.mat_inv
- matrix_decomp.cholesky
№ 06ورق 6 / 12
اصلاح
- root_finding.newton_raphson
- integrate.simpson
- operations_research.eoq_quantity
№ 07ورق 7 / 12
مالیات و خطرہ
- finance.npv
- finance.irr
- finance.cagr
- finance.max_drawdown
- risk.beta
- risk.conditional_var
№ 08ورق 8 / 12
آپشن پرائسنگ
- option_pricing.black_scholes_call
- option_pricing.black_scholes_put
- option_pricing.implied_volatility
№ 09ورق 9 / 12
مشین لرننگ
- ml.classifiers.knn_predict
- ml.classifiers.logistic_predict
- ml.clustering.kmeans_fit
№ 10ورق 10 / 12
اشارہ
- fft.power_spectrum
- wavelet.denoise_haar
№ 11ورق 11 / 12
اطلاعاتی نظریہ
- information_theory.entropy
- information_theory.kl_divergence
№ 12ورق 12 / 12
LLM انفراسٹرکچر
- flash_attention.flash_block_output
- kv_cache.incremental_decode_kv_append
- rag_retrieval.bm25_term_score
حروف کا خانہ — اطلاقی پیکجز
بیمہ شماریات → انگور کاشتکاری
- 01بیمہ حسابیات
- 02فضائی انجینیری
- 03وبائی امراض
- 04آب شناسی
- 05دوا حرکیات
- 06روبوٹکس
- 07زلزلہ شناسی
- 08حرحرکیات
- 09انگور کاشت
- 100+خانے میں اطلاقی پیکجز — یہاں نو دراز کھینچے گئے۔ ہر ایک ایک ہی معاہدے پر جواب دیتا ہے: یکساں پالیسی جانچ، یکساں ماخذ لفافہ۔
IIIپریس کا کام
مرتب شدہ رفتار۔ ثابت شدہ درستی۔
ہر خاندان کے پیچھے: دستی طور پر بہتر کیے گئے کرنلز، پہلے سے مرتب۔ یہاں تعین پر کوئی قیمت نہیں — float64، واحد دھاگہ، اور پھر بھی تشریح شدہ بنیادوں سے کئی گنا تیز۔
رفتار
91.86×تشریح شدہ بنیادوں کے مقابلے میں اوسط تیزی
- 111.24× اوسط · 1,593× زیادہ سے زیادہ تیزی
- عوامی اسکور کارڈ پر 4,207 موازنہ شدہ فنکشنز میں پیمائش کی گئی
- 0.83–0.93 ms وارم کمپیوٹ · ملی سیکنڈ سے کم کوئری پلین
درستی
02,744 درستی جانچوں میں عدم مطابقت
- 800+ ڈیٹاسیٹس اور 8 تقسیموں میں 2,458 فز جانچیں
- 232 کنارے کے معاملات · 54 سوئٹ جانچیں · بٹ-عین ترتیب
- زیادہ سے زیادہ عددی خطا: 1.8e-15
0/16 → 16/16ایک ہی ماڈل، انجن کمپیوٹنگ
درستگی A/B: ایک ہی ماڈل 16 مقداری سوالوں کے جواب دیتا ہے۔ اکیلے کمپیوٹنگ میں 0/16 اسکور۔ انجن کے ساتھ 16/16۔
ایک بار ~110 سیکنڈ۔
بعد میں 0.83–0.93 ms۔
ڈاؤن لوڈ · تصدیق · پن — پھر صرف حساب
~110 sیکبارہ پروویژن — ڈاؤن لوڈ، تصدیق، پن
0.83–0.93 msوارم کمپیوٹ، پیمائش شدہ
sub-msکوئیری پلین، ہر جواب
Vپیمائش شدہ رن
ایک کال، رسید سمیت۔
ایک حقیقی کمپیوٹیشن، شروع سے آخر تک۔ وہی کال TypeScript اور Python میں یکساں قدر اور یکساں ہیش لوٹاتی ہے — اور جو رن ٹائم اسے چلاتا ہے وہ بالکل انہی ماڈیولز تک محدود بنایا جا سکتا ہے جو آپ شپ کرتے ہیں۔
پیمائش شدہ رن — finance.npv
کال
finance.npv(0.1, [-1000, 300, 420, 560, 680])قدر
505.020148896933TypeScript اور Python میں یکساںوقت
0.83 msوارمcomputation_hash
b74f67d0d7a594aa7ac91f6291612452aa8ccdf603351ebc8d801a6fddd91bc8ایک عدد جسے دہرایا جا سکے، محض پڑھا نہیں۔
صرف وہی شپ کریں جو استعمال ہو۔
ایک ماحولیاتی متغیر طے کرتا ہے کہ بلڈ سروس کیا کمپائل کرے۔
- SQAI_RUNTIME_MODULES
- وہ ماڈیولز نام کریں جن کی آپ کے پروڈکٹ کو ضرورت ہے۔ صرف وہی بلڈ میں شامل ہوں گے۔
- POST /v1/runtime/build
- بلڈ سروس پروویژن پر بالکل اسی فلٹر کے مطابق رن ٹائم کمپائل کرتی ہے۔
- filter-hash
- بنڈلز اسی سے کلید کیے جاتے ہیں۔ ایک ہی فلٹر ہمیشہ ایک ہی بنڈل دیتا ہے۔
دریافت عمل کے اندر رہتی ہے۔
ایجنٹ سطح کا اندازہ نہیں لگاتے — وہ اسے مقامی طور پر تلاش کرتے ہیں۔
- searchCapabilities
- پیکیج میں سرایت شدہ کنٹریکٹ پر تلاش کرتا ہے۔ عمل کے اندر — کوئی نیٹ ورک کال نہیں۔
- unsupported_operation
- نامعلوم نام کو ایک منظم خطا کے ساتھ رد کیا جاتا ہے، اور راستہ درست کرنے کے لیے nearest_matches بھی ملتے ہیں۔
VIسوالات
باریک نکات۔
کمپیوٹ واقعی کتنا تیز ہے؟
پہلی کمپیوٹیشن پنڈ رن ٹائم پروویژن کرتی ہے — تقریباً 110 سیکنڈ، ایک بار۔ اس کے بعد پیمائش شدہ وارم لیٹنسی 0.83–0.93 ms فی کمپیوٹیشن ہے، اور کوئیری پلین ایک ملی سیکنڈ سے کم میں جواب دیتا ہے۔
کیا میں چھوٹا رن ٹائم شپ کر سکتا ہوں؟
ہاں۔ SQAI_RUNTIME_MODULES سیٹ کریں اور رن ٹائم پروویژن پر اسی فلٹر کے مطابق بنایا جاتا ہے۔ بنڈلز فلٹر کے ہیش سے کلید کیے جاتے ہیں، اس لیے ایک ہی فلٹر ہمیشہ ایک ہی بنڈل دیتا ہے۔
کیا نتائج واقعی زبانوں میں یکساں ہوتے ہیں؟
تعمیر کے اعتبار سے۔ کرنلز ایک تھریڈ پر float64 میں چلتے ہیں، اور نتائج canonical JSON پر ہیش کیے جاتے ہیں۔ finance.npv(0.1, [-1000, 300, 420, 560, 680]) TypeScript اور Python میں یکساں computation_hash کے ساتھ 505.020148896933 لوٹاتا ہے۔
ایجنٹ کو کیسے معلوم ہوتا ہے کہ وہ کیا کمپیوٹ کر سکتا ہے؟
وہ تلاش کرتا ہے۔ searchCapabilities پیکیج میں سرایت شدہ کنٹریکٹ پر عمل کے اندر چلتا ہے، اور نامعلوم فنکشن نام nearest_matches کے ساتھ unsupported_operation لوٹاتا ہے — کبھی اندازہ نہیں۔