Rul (.rl) ホワイトペーパー&実証評価 — Zenodo DOI 10.5281/zenodo.23722094
Rul (.rl) の技術ホワイトペーパー、第一原理に基づくアーキテクチャ分析、80 MB列指向ベンチマーク手法、およびSHA-256暗号学的先行技術(Prior Art)検証。
[0x01] 学術要旨 (ABSTRACT)
Rul (.rl):スケジュールと証明を携行する自律AIエージェント向け128ビット・バイナリSSA-DAG言語
従来のプログラミング言語(C、Go、Rust、Python)は、低帯域なキーボード入力(約40ビット/秒)や視覚的なASCIIソースコードの読み取りといった人間の生物学的制約を中心に設計されており、自律型AIエージェントに対して膨大なシリアライズ、構文解析、型推論、LLVM最適化のコストを課しています。
Rul (.rl) は主要表現としてのテキストソースコードを排除し、すべての命令が Algorithm + ScheduleHint + ProofIdx + AffineToken/ReadLease をエンコードする固定長128ビット(16バイト)の NodeFrame であるメモリマップド・フラットバイナリSSA-DAGに置き換えます。AIエージェントがアルゴリズムと共に明示的なスケジュールヒントと安全性証人を出力するため、Rulコンパイラは型推論や探索を一切行いません。単一パス O(N) 線形検証器が約5.78 ns/ノードでメモリエイリアシング、use-after-consume、バッファオーバーフロー、サンドボックス違反の100%不在を数学的に保証し、3層実行エンジンと直接 x86_64 ELF64 AOTコンパイラが多段列指向パイプラインを約6.4 µsで単一パスレジスタループへと融合します。
[0x02] FIRST-PRINCIPLES DECONSTRUCTION
なぜ人間のテキスト言語はAIエージェントのボトルネックなのか
従来のテキストパイプライン (Rust / C++)
- • AIは内部のテンソル表現を何千ものASCII文字(pub fn、波括弧、セミコロン)へ直列化しなければならない。
- • コンパイラは字句解析、AST構築、NP困難な借用チェッカーやレジスタ割り当て探索に何秒も費やす。
- • ハードウェアスケジュール(SIMD / キャッシュタイリング / スレッド化)が命令型ループ構文の中に絡み合っている。
Rul (.rl) 128ビット・バイナリパイプライン
- • AIが16バイトのバイナリフレームを直接出力(構文解析 0 ms、構文エラー 0%)。
- • 単一の順方向ループで約5.78 ns/命令でSSA順序、メモリバージョン、配列境界を検証。
- • わずか1バイト(Byte 2: schedule_hint)の変更で1コアSIMDからマルチコア+ZoneMapへ実行を切り替え。
[0x03] EMPIRICAL EVALUATION (80 MB / 10M F64)
実証ベンチマーク結果(80 MB / 1,000万要素 f64)
| 実装方式 | 実行モード | レイテンシ | メモリ帯域幅 | 対 C 8-ACC |
|---|---|---|---|---|
| [A] 命令型 AoS + Vec::collect() | 1コア AoS + ヒープ割り当て | 70.66 ms | 1.13 GB/s | 0.10x |
| [B] 標準的な Rust SoA (filter().map().sum()) | 1コア SoA イテレータチェーン | 19.12 ms | 4.18 GB/s | 0.38x |
| [C] 手書き C/Rust 8アキュムレータ SoA | 1コア 8レーンループ展開(ベースライン) | 7.32 ms | 10.92 GB/s | 1.00x (Baseline) |
| [D] Rul (.rl) Tier 2 融合 SIMD (0x11) | 1コア L1タイル SIMD (SimdStream) | 5.91 ms | 13.53 GB/s | 1.24x (1-Core vs 1-Core) |
| [E] Rul (.rl) Tier 2 マルチコア (0x12) | 全コア並列(1バイト・スケジュール変異) | 3.19 ms | 25.04 GB/s | 2.29x (Schedule Byte) |
| [F] Rul (.rl) Tier 2 マルチコア + ZoneMap | 全コア並列 + O(1) コールドタイルスキップ | 1.55 ms | 51.53 GB/s | 4.72x (Peak Speedup) |
[0x04] ACADEMIC CITATION
研究論文で Rul (.rl) を引用する
@software{rul_2026_spec,
author = {Rul Core Architecture Team},
title = {{Rul (.rl): A 128-Bit Schedule- and Proof-Carrying Binary SSA-DAG Programming Language and Execution Engine for Autonomous AI Agents}},
month = oct,
year = 2026,
publisher = {Zenodo},
version = {0.4.0},
doi = {10.5281/zenodo.23722094},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.23722094}
}[0x05] CRYPTOGRAPHIC PRIOR ART (SHA-256 + OPENTIMESTAMPS)
先行技術および暗号学的著作権検証 (Prior Art)
コア仕様書およびRust実装のSHA-256ダイジェストは、docs/prior_art/ 内の OpenTimestamps を介してBitcoinブロックチェーンに刻印されています。
| アーティファクトパス | アーキテクチャ上の役割 | SHA-256 ダイジェスト |
|---|---|---|
| docs/rul_spec_v0.md | 公式 .rl バイナリレイアウト&O(N)検証器仕様書 | 9174ff81b429b19785646f25707034a36b4ba7b4a7964b7e04ddbc31fda9d9c6 |
| docs/WHITEPAPER_RUL_V0_1.md | 技術ホワイトペーパー&実証評価 (Zenodo DOI) | 141ea3d9b348369b4e233746619fee443387e931c821fe2eb32b93f760571b98 |
| docs/new_language_for_AI.md | AIエージェント向け第一原理アーキテクチャ解剖 | 88043cda84b7289e9fe26f4bc3547a58b994a91b1df8774bbc206dc6dba5504d |
| src/bytecode.rs | 64B RulHeader、16B ArenaDescriptor、ProofEntry&128ビットNodeFrame定義 | 3a8c780cf4181c936b303943eafa3729eba9e519cd9d55569c28f1f630f26c03 |
| src/verifier.rs | 単一パス O(N) 線形静的検証器(約5.78 ns/ノード) | feaa5ae7e94b2bede64772d1ce595286bed35ac2afc9be9b571836813a4eb11b |
| src/engine.rs | 3層実行エンジン、L1タイル融合器、ZoneMap&ホワイトボックストレーサー | 8037e2f718dc24d372a67111d9a6c5481ade4ff55a62d1b315b35c9ccf879bcf |
| src/aot.rs | LLVM不要の Linux x86_64 AVX2 ELF64 コンパイラ(約6.4 µs) | fe8eddae822fae0df6ea751aaa7919fc81675a7c169d2aadb4c3b9e6f05f27ac |
| src/mcp.rs | インメモリ stdio JSON-RPC 2.0 Model Context Protocol サーバー | c58faa2f0ac626412a6c8ef00ae67dabc85b863f4c0ba73c3e16a0ff909a91c6 |