Intelligence = min H(target | repr, transition)

MindLakeOS
Cognitive Architecture Overview

认知架构全景图

程序 = 表示 + 状态转移 | 所有认知操作 = 在约束下管理信息熔

R
表示
Representation
N
注册
Registration
E
Entropy
T
转换
Transformation
REST Isomorphism (Fielding 2000)|LLM = 高维球面状态转移器|S^(d-1), d ≈ 12288
向下滚动探索

I. 信息的物理性 (Landauer)

信息擦除必耗散能量, 信息有物理代价

II. 计算的局部性 (相对论+热力学)

光速与热力学限制信息传输边界

III. 复杂性不可压缩 (Kolmogorov)

不可约信息量存在下限

IV. 认知的具身性 (Clark 延展心智)

认知不局限于脑内, 延展到环境与工具

Program = Representation + State Transition

程序 = 表示 + 状态转移

DNA 四碱基同构: RNET ↔ ATCG

结构对 R↔N ↔ A↔T | 动态对 E↔T ↔ C↔G

Wirth: 程序 = 数据结构 + 算法

实现层; 本体: 程序 = 表示 + 状态转移 (本质层)

三大鸿沟

抽象↔物理 · 语义↔句法 · 连续↔离散

  • 任何计算系统都被这三类鸿沟约束
隐含意图 ILatent Intent
工程化接口 (P, C)Prompt + Context
LLM 信道p_θ(·|P,C)
结局 ZOutcome (等价类)

提示熔 Hφ(P,C) = H(Z|P,C)

对齐上界 p_align = 2^(-H_∞(I|P))

三分量分解 Hφ = H_min + D_KL(P_ideal ‖ P_actual) + I_wasted

H_min: 不可约认知熔 (物理下界)

D_KL: 提示次优性 (主战场)

I_wasted: 上下文浪费 (未利用信息)

单调性 / 收益递减

稳定性界 / 下界定理

信息瓶颈 IB

率失真 Rate-Distortion

充分统计量定理

κ(P,C) 充分 ⟺ Hφ = H_min (D_KL=0, I_w=0)

  • 自洽率 ↑
  • 扰动稳定性 ↑
  • 信息增量 = 0
Shannon \u901A\u4FE1\u6A21\u578B (1948):信源 → 编码 → 信道 → 解码 → 信宿

RNET 四核 — 最小完备认知指令集

R 表示核

支撑集几何

TV 距离 · m-测地线

锁定「谈什么」

N 注册核

条件结构几何

KL 散度 · e-测地线

声明「什么结构」

E 熔核

混合代价几何

JS 散度 · 等熔法线

约束「多集中」

T 转换核

传输代价几何

Wasserstein · 最优传输

定义「走什么路」

统计流形 M

Fisher 信息矩阵 · Gram 行列式证明

  • 四切向量线性无关 → 最小完备基
  • 语义核优化 ≡ 统计流形上的测地线运动
  • 每个核 = 一个测地线方向 = 一种分布算子

Transformer 内部几何

Attention = 球面方向混合

  • FFN = 升维-选择-降维
  • LayerNorm = 回到球面

认知双螺旋

结构链 R-N + 动力链 E-T = 稳定认知结构

七个旧问题新解释

  • 维度多 → 指数区分性
  • 幻觉 → 方向余弦近似
  • LayerNorm → 球面投影
  • Residual → 微小旋转防迷失

视角 = 表观遗传修饰

I(Z; κ | V) ≠ I(Z; κ | V') — 同核不同表达

CoT 熔削减原理

大步长分布传输 → 多个小步长之和

  • 每步注册(N)中间状态 → 减少信息丢失
4³ = 64 种基本认知操作
DNA: 4³=64 密码子 > 20 氨基酸 (纠错冗余)
四核六对关系 = 四面体六棱
Prompt Engineering
范式转移
Protocol Engineering

CPS v2.1 — 认知协议规格 (七切面)

ManifestKernelIntentPerspectiveTopologyContractsLineage

认知编译 Cognitive Compilation

Parse → Extract → Normalize → Validate → Optimize → Package

Protocol VM

FSM 运行时 + 门禁

CECT 六维熔模型

H_lex → H_sem → H_int (输入侧)

  • H_p → H_a → H_i (系统侧)

门控/验证/回退

Gate(s,a,o) = 1 才允许继续

故障码体系

R_DRIFT · N_BLIND · E_SPREAD · T_DEVIATE · LOOP · BUDGET

Critique → Retry 闭环

R_DRIFT → 重注入锚点

  • E_SPREAD → 收紧约束

Agent / Tool Use

闭环: Observe → Estimate H → Act → Feedback → Update

纯 LLM: dH/dt > 0 发散 | 加工具: dH/dt < 0 收敛

熔预算 Entropy Budget

B(T) = (B_p, B_a, B_i)

熔估计器 Entropy Estimator

自洽率 / JS / 漂移 / 转移熔

Agent Skill (可部署资产)

意图层 / 语义层 / 实现层

工具权限 Permission

原子操作约束

审计日志 Audit Log

全链路 trace

评测/回归/可复现

SR / Var / Reuse / Transfer

自演化引擎 Evolution Engine

原子操作 ADD/DEL/MOD/REV + 合入准则

语义核质量认证

Bronze → Silver → Gold → Platinum

LLM OS

MindLakeOS v0.2

Shell / 交互入口

语义核编译器

自然语言 → RNET IR

Kernel

语义核 + 熔预算 + 调度

Drivers / Tools

VSM 虚拟语义内存

Governance 治理层

可观测性 · 安全审计

DLECA 五层参考架构

Declaration · Lifecycle · Entropy · Adapt · Interface

OS 类比: 编译器 ↔ 语义核编译器 | ISA ↔ RNET | 进程调度 ↔ 协议执行 | 虚拟内存 ↔ VSM | syscall ↔ CPS

利润 = 熔减效率 × 可经营熔规模

Profit = Entropy-Reduction-Efficiency x Manageable-Entropy-Scale

Cognit 认知熔信用

(H_before - H_after - I_w) / H_before

Intent 市场 (卖判断力)

专家决策逻辑 · 按降熔计费

Skill 市场 (卖功能)

工具 API · 一对一消耗

认知资本 Cognitive Capital

结构资本 · 元认知资本 · 协同资本

四层定价

基础层(RTPE API) → 协议层(Gold级语义核) → 平台层(Intent市场) → 标准层(CPS/RTPE标准)

  • 每层都是在不同粒度上出售「把高熔变低熔」的能力

熔税: 全球 LLM 调用重试率 30-50%

我们的目标: 从 50% 降到 5%

稀缺性转移

信息 → 熔减能力 | 算力 → 熔减效率 | 技能 → 认知资本

四核不动点 Fixed Point

用 RNET 分析 RNET → 输出仍是 RNET

  • f(x) = x — 认知的自洽性证明

理论自证 Theory Self-Proof

AI 用理论分析「AI 使用理论」的过程

  • 整轮对话 = 程序 = 表示 + 状态转移

会话充分统计量

35000 行 → 300 行 SESSION-BRIEF

  • 保留做出正确决策所需的全部信息

省钱协议 = 理论实例

控制输入熔 = 降低 D_KL + I_wasted

  • SESSION-BRIEF = 充分统计量

可控自演化 Self-Evolution

Critic → Patch → Apply (原子操作)

  • 有限自指 · 禁止无约束递归重写

协议生成协议 · IR 吃 IR

CPS_A → CPS_B → CPS_C

  • 次模性保证收敛 · 深度限制防失控

安全护栏

max_depth=3 · 熔预算约束 · 原子操作 · 合入准则 · 不动点检测 (JS < ε → STOP)

允许有限的、可审计的自我修改, 禁止无约束的递归重写

L7L0递归回路 — 理论解释自己

可证伪预测 — Falsifiable Predictions

如果实验系统性偏离 → 理论需修正

A: 提示熔相变阈值

成功率 S 型跃迁 · 非单调平滑

B: 复杂任务稳定性上限

不分解的端到端调用存在天花板

C: 对齐天花板 = 条件最小熔

p_align = 2^(-H_∞) · 三分量可独立测

D: 故障码精确化

UNKNOWN → R_DRIFT / N_BLIND / T_DEV

E: 语义核缓存衰减更慢

充分核自洽率衰减 < 未验证 prompt

F: 推理成本主项 = 熔成本

返工(重试/修正)主导 TCO

Fielding 教训 — 核心不可删减原则

如果你没有测量 Hφ, 你就不是在用这个理论。正如没有 HATEOAS 就不是 REST。

REST: 无定量预测MindLakeOS: 有 Hφ / D_JS / Cognit6 个可证伪预测

时间线 Timeline

2024.10

裁员 · R+T 公式

2024.11

PET 提示熔理论

2024.12

RNET 四核 · MindLakeOS

2025.01

高维几何 · REST 同构

2025.02

白皮书 v4 · CPS · CECT

2026.02

大一统 · 递归 · 熔经济学

图例
L0 公理
L1 PET
L2 SKT
L3 协议
L4 运行时
L5 OS
L6 经济
L7 递归