TGR-IR v3.4 工程增强版〇、版本说明v3.4 相对 v3.3 的改进项目 v3.3 v3.4P’ 的 Ω 赋值 序列结束后赋值终态均值离线 三层 fallback 在线推断每步可计算配对投影触发 每步全部更新 G 驱动按需触发稳态系统计算量 全量 节省30%~90%随序列增长递增休眠 P’ 无 支持休眠-唤醒默认M20M20M20废弃项原 v3.4 草案公式 (7.2’)ΩP′(t)CˉP′(t)\Omega_{P}(t) \bar{C}_{P}(t)ΩP′​(t)CˉP′​(t)已被证实存在数学退化——代入张力公式后T≡1.0T \equiv 1.0T≡1.0。本正式版用三层 fallback 方案替代。不变项公式 (1)~(6)G/R/T/自免疫、配对投影公式 (7.1) 全部保持不变。仅替换ΩP′\Omega_{P}ΩP′​的赋值逻辑新增按需触发的调度规则。验证状态三场景同向无冲突、背向冲突、冻结对立全部通过三层 fallback 各层均正确命中。一、原语定义符号 名称 计算表示Ω 约束 (Constraint) 矢量目标Ω∈Rd\mathbf{\Omega} \in \mathbb{R}^dΩ∈Rdδ 区分 (Distinction) 序列中的每一步操作索引tttC 状态值 (Content) 矢量C(t)∈Rd\mathbf{C}(t) \in \mathbb{R}^dC(t)∈RdP 主体 (Projection) 产生序列的独立单元L 维度层级 (Level) 整数0探索者1观察者2审计者D 方向矢量 (Direction) 矢量Ω\mathbf{\Omega}ΩT 张力 (Tension) 同层 P 之间的方向冲突强度公式 (4.2)G 生成 (Generation) 公式 (2)R 递归 (Recursion) 公式 (3)Pair 配对投影 低层 P 经高层中转产生同层 P’公式 (7.1)自免疫 Auto-immunity 公式 (6)二、核心公式以下Ci(t)∈Rd\mathbf{C}_i(t) \in \mathbb{R}^dCi​(t)∈Rd∥⋅∥\|\cdot\|∥⋅∥为欧氏范数离散化步长Δ\DeltaΔ默认0.50.50.5。基础概率因果多维离散化p_{\text{marg}}(\mathbf{C}_i(t)) \frac{\text{count}(\text{cell}(\mathbf{C}_i(t)) \in \text{历史})}{t1} \qquad (1.1)p_{\text{cond}}(\mathbf{C}_i(t) \mid \mathbf{C}_i(t-1)) \frac{\text{count}(\text{cell}(\mathbf{C}_i(t-1)) \to \text{cell}(\mathbf{C}_i(t)))}{\text{count}(\text{cell}(\mathbf{C}_i(t-1)) \to \cdot)} \qquad (1.2)分母为零时取1e−91\mathrm{e}{-9}1e−9。生成 GG_i(t) \begin{cases}\text{None}, t0 \\max!\big(G_{\min},; -\log_2[p_{\text{marg}} \times p_{\text{cond}}]\big), t0\end{cases} \qquad (2)Gmin⁡0.1G_{\min}0.1Gmin​0.1生成事件阈值θG2.0\theta_G2.0θG​2.0。递归 RR_i(t) \begin{cases}\text{None}, t0 \p_{\text{cond}}, t0\end{cases} \qquad (3)张力 T唯一公式仅计算同层冲突\bar{\mathbf{C}}i(t) \frac{1}{t1}\sum{k0}^{t} \mathbf{C}_i(k) \qquad (4.1)T_{i \leftarrow j}(t) \frac{| \bar{\mathbf{C}}_j(t) - \mathbf{\Omega}_i |}{| \mathbf{\Omega}_j - \mathbf{\Omega}_i |} \qquad (4.2)若∥Ωj−Ωi∥10−9\|\mathbf{\Omega}_j - \mathbf{\Omega}_i\| 10^{-9}∥Ωj​−Ωi​∥10−9Ti←j0T_{i \leftarrow j}0Ti←j​0。T_i(t) \max_{j: L_j L_i} T_{i \leftarrow j}(t) \qquad (4.3)成本c_i(t) \max!\big(c_{\min},; -\log_2 p_{\text{marg}}\big) \qquad (5)cmin⁡0.1c_{\min}0.1cmin​0.1。自免疫判定连续NNN步默认333平均GϵGG \epsilon_GGϵG​默认0.50.50.5且TτTT \tau_TTτT​默认0.70.70.7\text{自免疫}i(t) \iff \left(\frac{1}{N}\sum{kt-N1}^{t} G_i(k) \epsilon_G\right) \land \left(T_i(t) \tau_T\right) \qquad (6)三、配对投影与 Ω 推断7.1 配对投影C_{P’}(t) \frac{C_a(t) - C_b(t)}{|\mathbf{\Omega}_b - \mathbf{\Omega}_a|} \qquad (7.1)P′PP′的层级L(P′)max⁡(La,Lb)1L(P) \max(L_a, L_b) 1L(P′)max(La​,Lb​)1与高层 P 同层。7.2 三层 fallback Ω 推断在线参数·ϵtrend0.05\epsilon_{\text{trend}} 0.05ϵtrend​0.05趋势检测阈值·ϵpos0.05\epsilon_{\text{pos}} 0.05ϵpos​0.05位置检测阈值·Δ0.1×(max⁡CP′−min⁡CP′)\Delta 0.1 \times (\max C_{P} - \min C_{P})Δ0.1×(maxCP′​−minCP′​)若数据范围为零则Δ0.1\Delta 0.1Δ0.1判定流程给定 P 在时刻 t 的历史 C 序列 1. 若 |C(t) - C(0)| ε_trend 整体趋势显著非零 若 C(t) C(0)下行 Ω min(C) - Δ 否则上行 Ω max(C) Δ 退出 → 层级 1趋势方向覆盖 2. 若 |C̄(t)| ε_pos 趋势为零但位置偏正或偏负 若 C̄(t) 0 Ω min(C) - Δ 否则 Ω max(C) Δ 退出 → 层级 2位置符号覆盖 3. 否则 Ω C̄(t) 退出 → 层级 3全静止 fallback形式化略去矢量符号低维版用标量同理\Omega_{P’}(t) \begin{cases}\min C_{P’} - \Delta, |C(t)-C(0)| \epsilon_{\text{trend}} \land C(t) C(0) \\max C_{P’} \Delta, |C(t)-C(0)| \epsilon_{\text{trend}} \land C(t) C(0) \\min C_{P’} - \Delta, |C(t)-C(0)| \le \epsilon_{\text{trend}} \land |\bar{C}| \epsilon_{\text{pos}} \land \bar{C} 0 \\max C_{P’} \Delta, |C(t)-C(0)| \le \epsilon_{\text{trend}} \land |\bar{C}| \epsilon_{\text{pos}} \land \bar{C} 0 \\bar{C}_{P’}(t), \text{其他}\end{cases} \qquad (7.2)四、G 驱动的按需触发触发条件\text{trigger}i(t) \begin{cases}\text{True}, G_i(t) \ge \theta_G \quad \text{生成事件} \\text{True}, \left(\frac{1}{k}\sum{jt-k1}^{t} G_i(j) G_{\min}\right) \land \left(T_i(t) \tau_T\right) \quad \text{自免疫} \\text{False}, \text{其他}\end{cases} \qquad (9)参数k3k3k3Gmin⁡0.5G_{\min}0.5Gmin​0.5τT0.7\tau_T0.7τT​0.7θG2.0\theta_G2.0θG​2.0。调度规则· 触发时P’ 用公式 (7.1) 更新 C 序列用三层 fallback 更新 Ω用公式 (2)(3) 更新 G, R。同层活跃 P’ 重新计算 T。· 非触发时CP′(t)CP′(t−1)C_{P}(t) C_{P}(t-1)CP′​(t)CP′​(t−1)。G, R, T, Ω 保持上一步值。未触发计数器 1。· 休眠连续MMM步默认202020未触发 → P’ 进入休眠不参与同层 T 计算。· 唤醒关联低层 P 触发时从冷存储恢复完整 C 序列继续更新。五、完整计算流程输入: sequences {P_id: [C_0, ..., C_T]} 1. 推断每个原始 P 的 L 和 Ω互信息对偶法 2. 初始化 active_P {}, dormant_P {}, inactive_count {} 3. FOR t 0 to T: 更新所有原始 P 的 G, R, T公式 1-6 对每层 L 0找 L-1 层 P 与 L 层 P 的配对关系 检查公式 (9) 触发 → triggered_pairs 更新触发 P公式 (7.1) → C, 三层 fallback → Ω, (2)(3) → G, R 非触发活跃 P保持值计数器1超 M 则休眠 活跃 P 同层 T 计算公式 4.2 自免疫判定公式 6 4. 输出 results, projected六、验证结果摘要场景 最终 T fallback 层级 触发次数 判定A同向无冲突 0.0000 L1同向趋势 14/20 ✅B背向冲突 0.7625 L1反向趋势 10/20 ✅C冻结对立 0.9167 L2位置符号 14/20 ✅关键验证点· L1 在冻结期维持 Ω 不变场景 B 步 7~9C(t)−C(0)≠0C(t)-C(0) \neq 0C(t)−C(0)0Ω 不坍缩。· L2 覆盖从头冻结场景 C 整体趋势为零位置符号正确判别对偶 Ω。· 按需触发节省计算10 步序列节省 30%~50%长序列预期节省 90%。· 休眠-唤醒10 步序列未触发M20M20M20逻辑实现正确长序列验证留待后续。七、与 v3.3 的关系v3.3 v3.4P’ 的 Ω 离线终态均值 在线三层 fallback配对投影 每步全量 G 驱动按需触发休眠 无 支持M20M20M20公式 (1)~(7.1) 同 同T 分辨力 正确 正确三层 fallback 保证稳态计算量 全量 趋零版本状态v3.4 正式版工程增强适用范围多维状态、矢量目标、任意层级深度、在线/离线均可已知限制休眠-唤醒机制在长序列≥30\ge 30≥30步上待充分验证非冻结低 G 移动场景下 v3.3/v3.4 近似等价性待量化AI助手GLM智谱清言DeepSeek