BivectorAI is not built on a statistical language model. Its intelligence architecture is grounded in two original research programs — RIQG and RBFVN — developed by Dam Van Vi over several years of independent research at the intersection of mathematical physics, relational geometry, and formal computation.
BivectorAI không được xây dựng trên mô hình ngôn ngữ thống kê. Kiến trúc trí tuệ của nó được đặt nền trên hai chương trình nghiên cứu gốc — RIQG và RBFVN — phát triển bởi Dam Van Vi tại giao điểm của vật lý toán học, hình học quan hệ và tính toán hình thức.
RIQG and RBFVN are not marketing terms. They are active research programs with a public record of preprints, formal audit protocols, and a provisional patent portfolio. The descriptions below follow the author's own public statements exactly.
RIQG và RBFVN không phải thuật ngữ marketing. Đây là các chương trình nghiên cứu đang hoạt động với hồ sơ công khai gồm preprint, giao thức kiểm toán hình thức và danh mục bằng sáng chế tạm thời.
BivectorAI extends RIQG and RBFVN toward technology-facing architectures. The core design principle is a non-LLM authority model: language models may propose candidates, but correctness is governed by deterministic mechanisms rather than probabilistic output alone.
This is the foundation of BivectorAI's verifier-first discipline — and why its evidence system produces PASS, REVIEW, and BLOCK decisions backed by auditable evidence objects, not confidence scores.
BivectorAI mở rộng RIQG và RBFVN hướng đến kiến trúc công nghệ. Nguyên lý thiết kế cốt lõi là mô hình quyền hạn không-LLM: mô hình ngôn ngữ có thể đề xuất ứng viên, nhưng tính đúng đắn được quản trị bởi các cơ chế tất định.BivectorAI's mathematical and physical foundation is not a claim without a record. The research program spans hundreds of preprints on Zenodo, a provisional patent portfolio, and a formal audit protocol with independently verifiable structure.
Nền tảng toán học và vật lý của BivectorAI không phải tuyên bố không có hồ sơ. Chương trình nghiên cứu bao gồm hàng trăm preprint trên Zenodo, danh mục bằng sáng chế tạm thời và giao thức kiểm toán hình thức có cấu trúc có thể xác minh độc lập.
The provisional patent portfolio covers the full span of the RIQG, RBFVN, and BivectorAI programs. Core implementation details are not disclosed here — they are contained in the patent documentation.
Danh mục bằng sáng chế tạm thời bao phủ toàn bộ phạm vi của các chương trình RIQG, RBFVN và BivectorAI. Chi tiết triển khai lõi không được công bố ở đây — chúng nằm trong tài liệu bằng sáng chế.
Dam Van Vi is an independent researcher in Vietnam developing the RIQG, RBFVN, and BivectorAI research programs. His work investigates whether mathematics, physics, information processing, and artificial intelligence architecture can be reformulated through relational and bivector-based foundations.
Background: Physics, VNU University of Science, Hanoi (2001–2005, Materials Science).
Dam Van Vi là nhà nghiên cứu độc lập tại Việt Nam đang phát triển các chương trình nghiên cứu RIQG, RBFVN và BivectorAI."The long-term objective is to develop a unified mathematical–physical–computational framework in which mathematics, physics, software, hardware, governance, and information processing are treated as different manifestations of a deeper relational bivector order."
— Dam Van Vi, ORCID biography
Dam Van Vi is open to research collaboration, technical partnership, government and enterprise discussion, and strategic investment related to verified AI, geometric computation, formal verification, quantum-information architecture, specialized computation, sovereign AI infrastructure, and safety-governed self-improving systems.
Dam Van Vi sẵn sàng hợp tác nghiên cứu, đối tác kỹ thuật, thảo luận chính phủ và doanh nghiệp, và đầu tư chiến lược liên quan đến AI được xác minh, tính toán hình học và kiến trúc thông tin lượng tử.Full preprint record: orcid.org/0009-0006-6039-0989