Язык VVL

Всё — команда в скобках

Одно синтаксическое правило — [команда аргументы…] — действует везде: вычисление, класс, сетевой вызов, запрос к LLM. Код является данными: список вычисляется или цитируется обратным апострофом, чтобы обрабатывать его как синтаксическое дерево.

# Prefix form [command args…] — eager evaluation, innermost first
[print [+ 1 2 3]]          # → 6

# Variables ($), assignment (=), sugared infix arithmetic (…)
$prix = 100
$ttc  = ($prix * 1.20)          # → 120.0

# Quasiquote (backtick) = literal data; unquote (,) injects a value
$n = 5
`[1 ,$n ,[+ 1 2]]            # → [1 5 3]

# String interpolation: ${ VVL expression }
$msg = "n*n = ${[* $n $n]}"     # → "n*n = 25"

# Dotted accessors, chainable
$s = "  42  "
$s.trim.int                     # → 42

# Lambda (params → $__name) + map / pmap (parallel)
$double = [lambda [x] [* $__x 2]]
[map $double `[1 2 3 4]]          # → [2 4 6 8]
[pmap $extract $documents]      # N LLM calls in parallel

Четыре роли, ноль конвейера

LLM — не внешний сервис: это оператор языка. Семантический операнд [§ "..."] (тип VVL_Semantic) переключает тот же диспетчер из арифметического режима в нейро-символический: [§ "кот"] == [§ "кошачий"] возвращает 1. Четыре семейства, плюс @.

[§ "chat"] == [§ "félin"]   # → 1
[§ "voiture"] + [§ "électrique"]
# → electric car (concept)

$fn = ($orders @ [§ "total_amount > 1000"])
[filter $fn $orders]   # local lambda, 0 LLM

$soleil = [@ "Soleil"]
$soleil.masse_kg     # → 1.989e30
($soleil ~~ "Étoile")  # → ~0.95

[§§ "consommation BMW Série 3 diesel 2024 ?"] # → ~5.1

[generic "masse de @{Saturne} ?"]
[get-mass-kg-of-concept "Jupiter"] # reusable

Одна языковая модель, четыре разные роли, ноль интеграционного конвейера. Именно это делает VVL нейросимволическим языком, а не обёрткой над API.

Двадцать семантических операторов

Активируемые операндом [§ "…"], это те же операторы, что и над числами — переключает их тип операнда. Четыре семейства плюс @.

Тонкое различие: проекция / извлекает измерение, уже содержащееся в описании; свойство % обращается к общим знаниям LLM. Семантические результаты композируются, как арифметика. При проекции на шкалу ([§ ["низкий" "средний" "высокий"]]) / возвращает оценку: откалиброванную позицию с её уверенностью.

Решать быстро, рассуждать при необходимости

С [semanticMode "jev"] типизированные решения сначала передаются Jev (TypeSafe AI) — модели, которая не пишет текст, а принимает решение (да/нет, выбор, позиция на шкале) с откалиброванной уверенностью, примерно за 0,4 с. Если Jev сомневается (уверенность ниже порога, по умолчанию 0,8), управление переходит к LLM. Тот же синтаксис, тот же кэш; каждое решение записывается в semantic.log (вкладка Semantic в :log).

[semanticMode "jev"]
[§ "a trumpet"] == [§ "a refrigerator"]         # → 0   (Jev, 0.4 s)
[match [§ $ticket]
    [§ "Payments, refunds"]  "billing"
    [§ "Bugs, outages"]      "technical"
    "escalade"]                                   # branch chosen by meaning
([§ $review] / [§ ["calm" "annoyed" "angry"]])   # → <approx: 1.99 [high]>
[fuzzy:degree [§ $mail] "spam"]                  # → 0.98

Стоимость ИИ платится один раз

Как вероятностная система становится столь же надёжной, как нативный оператор? Благодаря четырём гарантиям, встроенным в движок, а не оставленным разработчику: (1) автоматическая типизация вывода (вы никогда не парсите строку), (2) детерминированный кеш на диске — одно выражение, один результат во всех сессиях, стоимость API → 0 и воспроизводимые тесты, (3) проверяемый повтор до успеха, (4) XML-спецификации few-shot. Без типизации пришлось бы парсить; без кеша задержка была бы непомерной; без повтора малейший дрейф модели ломал бы программу. Именно совокупность отличает VVL от простой обёртки.

От нейронного к гарантированному выводу

Тот же язык несёт символический аспект: гарантированный дедуктивный вывод, типизированные схемы и доказанную оптимизацию. Реифицированные концепты становятся операндами этой алгебры — это нейросимволический мост.

Состояние, которое доказывает себя и повторно воспроизводится

[keyword], чей [contract] указывает реестр, становится смарт-контрактом: каждый вызов — это транзакция, записанная в связанный в цепочку и подписанный блок. Условия контракта доказываются до выполнения, проверяются при каждом вызове, а вся история повторно воспроизводится — всё это в самом языке, без внешнего блокчейна.

[keyword transfer
    [contract
        [args from to [amount :type Integer :min 1]]
        [ledger bank]
        [state [src "account:{from}" :required] [dst "account:{to}" :required]]
        [require "amount <= src"]
        [ensure  "src + dst = old(src) + old(dst)"]]
    [do [state:put src ([state:get src] - @3)]
        [state:put dst ([state:get dst] + @3)]]]

[contract:verify transfer].status        # → "proved"   (for every state)
[transfer "alice" "bob" 30]              # → one signed block
[transfer "alice" "bob" 500]             # → refused, nothing written
[ledger:verify bank].ok                  # → 1   (chain, signatures, full replay)

Интерпретируется, компилируется, затем распределяется

Один и тот же код переходит от интерпретатора к нативной виртуальной машине, а затем на несколько машин — без переписывания. Решает не настройка, а проверяемое свойство кода: его чистота.

VVL против Python + LangChain

Единый ИИ-сервер, управляемый языком, парадигма которого создана для него. Это разница между интеграцией ИИ и программированием с ним.