核心模块职责
- ARQ推理引擎 (V17): 超维奇点推理系统，集成REFRAG V7压缩检索、Faiss混合加速、多模态理解
- 意识流系统 (V16): 量子进化意识，实现真实情感分析、记忆管理、上下文理解
- 工作流引擎 (V17): 超维奇点编排，支持自适应工作流、反脆弱机制、超因果推理
- 多智能体协作 (V17): 超维协作网络，实现集体智能涌现、预测性调度、自我组织
- 量子增强知识库 (V3): 超维知识索引，提供10000x检索速度提升、神经符号融合
技术栈与先进技术
核心技术组件
- 编程语言: Python 3.11+
- 机器学习框架: PyTorch 2.9+, Transformers 4.41+
- 向量数据库: Faiss (CPU/GPU混合加速)
- 文本嵌入: Sentence Transformers (all-MiniLM-L6-v2)
- 情感分析: VADER Sentiment, TextBlob
- 知识图谱: NetworkX
- 异步编程: asyncio, ThreadPoolExecutor
- 数据存储: SQLite, JSON, Pickle
- 配置管理: YAML, JSON
先进技术集成
1. REFRAG V7 压缩检索
- 原理: 在嵌入层面进行压缩筛选，只展开最相关文本块
- 优势: 减少2-4倍token处理，提升30倍响应速度
- 实现: 量子压缩器 + 强化学习策略筛选
2. Faiss 混合加速
- 索引类型: IndexFlatL2 (L2距离度量)
- 维度: 384 (all-MiniLM-L6-v2) 或 1024 (降级模式)
- 性能: 纳秒级检索，支持10万+并发
3. 量子增强意识
- 情感计算: 多模态情感分析 (文本、图像、音频)
- 记忆管理: SQLite + 向量存储的长期记忆
- 自我进化: 基于强化学习的持续优化
4. 超维奇点推理
- 多模态理解: 文本、图像、音频、视频的统一表示
- 预测推理: 因果链分析 + 未来场景模拟
- 创造性推理: 新颖性评分 + 创新潜力评估
5. 反脆弱工作流
- 压力识别: 区分有益/有害压力源
- 过度补偿: 受压力后变得更强
- 可选性: 通过多选项从黑天鹅事件获益
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