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Resposta real do PSF-IAminy, mostrando o processamento e a apresentação rastreável do resultado.
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Mapa de conhecimento do sistema, mostrando conceitos, dependências e o crescimento estruturado do PSF.
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Demonstração do mecanismo de ensino e explicação progressiva, construído a partir do conhecimento disponível.
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Interface inicial do PSF-IAminy, onde o usuário pode interagir com os motores de Matemática e Português.
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Página pública do projeto, reunindo apresentação, arquitetura, documentação, testes e instruções de execução.
Sobre o projeto
O PSF-IAminy investiga uma pergunta simples e difícil: é possível construir um sistema de conhecimento que não apenas entregue respostas, mas preserve o caminho até elas, reconheça o que ainda não sabe e nunca apresente hipótese como conhecimento consolidado?
O princípio central do projeto é: Nunca fingir.
Quando não existe uma ponte suficiente entre uma pergunta e o conhecimento já construído, o sistema deve declarar a lacuna, a hipótese ou o limite operacional. O objetivo não é criar aparência de inteligência; é construir um caminho rastreável, verificável e progressivo.
O que é o PSF-IAminy
O PSF-IAminy é um sistema experimental e local de construção, organização e aplicação de conhecimento em dois domínios iniciais.
O Motor de Matemática é responsável por resolução, reconstrução, prova, cálculo e explicação.
O Motor de Português é responsável por leitura, análise, escrita, sentido e produção textual.
O Motor comum PSF é responsável por memória, dependências, auditoria, busca e rastreabilidade.
Sempre que possível, uma resposta preserva a entrada, os conhecimentos utilizados, as dependências, o processamento, o resultado e os limites encontrados.
Trabalho realizado no OpenAI Build Week
A investigação PSF já existia antes do concurso. A afirmação não é que todo o sistema nasceu em uma semana. Durante o OpenAI Build Week, foi criada e ampliada a edição pública, testável e auditável do projeto.
O histórico Git entre 16 e 21 de julho de 2026 documenta a publicação do repositório open source com licença Apache-2.0, a criação de documentação de arquitetura, segurança, dados, contribuição e governança, a integração contínua para Python 3.10 até Python 3.13, demonstrações públicas e exemplos por domínio, empacotamento reproduzível, wheel, linha de comandos e instalação por pip.
Também foram realizadas correções de segurança transformadas em testes de regressão, expansão do conhecimento de Português, roteamento por domínio, reconstrução de raiz quadrada, integração em cálculos de hipotenusa e distância, documentação bilingue e preparação para reprodução por terceiros.
Como usei Codex e GPT-5.6
Codex usando GPT-5.6 atuou como ferramenta de desenvolvimento e revisão.
Ele ajudou a auditar uma base grande e localizar incoerências entre código, testes e documentação, propor e implementar alterações focadas, sempre revistas pelo mantenedor, criar testes de regressão matemáticos, linguísticos, de interface, instalação e segurança, investigar falhas de integração contínua, compatibilidade entre versões do Python e problemas de execução.
Também ajudou a melhorar o empacotamento, a instalação, a linha de comandos, a documentação e as demonstrações, além de analisar fronteiras de segurança e transformar falhas encontradas em proteções verificáveis.
As decisões finais permaneceram comigo. Codex e GPT-5.6 não são dependências de execução nem fontes internas de conhecimento do PSF-IAminy. Ferramentas externas podem ajudar no desenvolvimento, comparação, validação e otimização, mas não podem substituir silenciosamente a construção interna do conhecimento PSF.
O que funciona atualmente
A árvore candidata atual possui 1.223 testes automatizados aprovados em Python 3.13.5.
O projeto também inclui 203 documentos conceituais matemáticos auditados com pontes de dependência, 1.141 conceitos de Português e léxico interno, divisão reconstruída como quociente, resto, fração exata e expansão decimal, raiz quadrada reconstruída dígito a dígito e prova formal dentro de um fragmento lógico finito.
Inclui ainda análise morfológica, correção ortográfica, comparação gramatical finita, rastreabilidade de dependências, auditoria contra conhecimento isolado, interface local, exemplos executáveis, documentação bilingue, site público, instalação como pacote Python, comando psf-iaminy e verificações de integridade, segurança, cobertura e análise estática.
Quantidade de testes não prova completude científica. O repositório publica também limitações, amostras pequenas, falsos positivos conhecidos e capacidades ainda experimentais.
O que torna o projeto diferente
O diferencial não é apenas a quantidade de temas que o sistema pretende alcançar. É a tentativa de exigir que cada conhecimento tenha uma ponte explícita até conhecimentos anteriores, separar conhecimento de hipótese, expor limites e permitir auditoria.
Bibliotecas e modelos externos podem confirmar, comparar ou medir um resultado, mas não são apresentados como se fossem conhecimento construído internamente. Sem ponte, não é conhecimento PSF.
Desafios
Os principais desafios foram manter coerência entre uma base que evolui rapidamente, tornar o projeto executável fora da minha máquina, corrigir problemas de segurança, preservar compatibilidade entre versões do Python e equilibrar ambição com honestidade sobre o estado real do sistema.
Desenvolvo o projeto de forma independente a partir de Moçambique, num contexto com acesso limitado a infraestrutura, financiamento e apoio científico local. Essa limitação tornou ainda mais importante criar documentação reproduzível, testes e uma edição pública que outras pessoas possam examinar.
O que aprendi
Construir um sistema de conhecimento não é apenas programar respostas. É necessário representar dependências, distinguir prova de teste finito, impedir contradições, reconhecer lacunas, proteger dados, tornar resultados reproduzíveis e manter documentação coerente com o código real.
Também aprendi que ferramentas como Codex são mais úteis quando aceleram auditoria, implementação e verificação sem substituir a responsabilidade humana pelas decisões e pelas alegações do projeto.
Próximos passos
Os próximos passos incluem aprofundar Matemática e Português, aumentar cobertura e avaliações externas, reduzir duplicações, fortalecer contratos e tipagem, melhorar a experiência do utilizador, obter reprodução independente, receber contribuições reais e publicar uma primeira versão estável.
O PSF-IAminy não é apresentado como terminado. É uma investigação em desenvolvimento. Mais do que um produto final, é um caminho de construção.
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