Phase 6 — エキスパートカバレッジ市場 (M3)
弱いノードがどの (レイヤー, エキスパート範囲) が最も希少で報酬が高いかを見て、自ら埋めに行く——実証済みのレイヤー市場を、より細かい粒度で。
Kvasir のレイヤーシャード市場——需要マップ、最高報酬セルフエンロール、部分ダウンロード、ノード別報酬——は既に実機検証済みだ。M3 は同じ機構を (レイヤー, エキスパート範囲) 粒度に再パラメータ化し、カバレッジが最も複製不足で報酬の高いエキスパート範囲へ向けて自己修復するようにする。
検証 · API
希少性の集計 → 最高報酬範囲の割り当て
3 つのワーカーが layer 0 に登録する：A = [0,128)、B = [128,256)、C = [0,128) は第二複製、target_replicas = 2：
| レイヤー | エキスパート | 複製 | 希少性 |
|---|---|---|---|
| 0 | [0, 128) | 2 | 0.0 (目標達成) |
| 0 | [128, 256) | 1 | 0.5 (目標未達) |
volunteer(max_experts=64) → 最も希少な範囲をノードの予算に合わせて切り出す。
POST /api/expert-volunteer {"max_experts": 64}
→ {layer: 0, experts: [128, 192], scarcity: 0.5, replicas: 1, target: 2}完了 · 純 Python (hub)
エキスパート粒度の需給市場
POST /api/expert-coverage— ワーカーが (レイヤー, エキスパート範囲) の保有をハートビート。GET /api/expert-demand— エキスパートごとの複製集計 → 希少性スコア付きの連続エキスパート範囲セグメント。POST /api/expert-volunteer— 最も希少な範囲をノード予算に合わせて割り当て。- 既存のレイヤー市場（セルフエンロール · 部分ダウンロード · 報酬）を (レイヤー, エキスパート範囲) に再パラメータ化。
M4 で続くもの：並行リクエストのバッチディスパッチと hot-expert キャッシュ——ワーカー数に比例する tokens/s——そして複製ルーティング（最も近く速いワーカー）とチャーンフォールバック。