认知三态动力学架构(CTDA):面向机器创造力与科学假设生成技术白皮书

【中文摘要】 本文是认知三态动力学架构(CTDA)的公开技术白皮书,定位为MVP前规范与PoC启动蓝图。CTDA是一套位于基础模型、知识图谱、工具调用和实验环境之上的认知控制层。该架构的目标并非让大模型直接输出“新理论”,而是将异常保存、前提追踪、影子层解构、候选重组、可检验性编译、概率验证、分支治理、边界合并和审计回滚组织成可实现的工程闭环。

CTDA的核心观点在于:机器创造力的工程化不应只追求更快收敛,而应具备“保存高价值不确定性”的能力。系统通过严格区分低价值噪声、高价值异常、表征错误、候选假设、可检验证据、范式分支与主图事实,确保任何候选在进入确证态前,都必须通过可检验性编译、硬约束检查、软证据评估、风险标注、边界条件表达和审计记录。

本文档全面界定了问题边界、状态模型、核心算子(包含详细伪代码与规范)、工程接口、验证计划、风险治理与实施路线图,特别适用于研发立项、技术尽调、原型设计和团队沟通。针对PoC落地,白皮书还详尽补充了异构图谱下MDL的可计算编码口径、signed path的类型化语义替代规则、隐藏混杂与不可识别性的安全降级策略,以及TestSpec编译与ToolLib接入的工程契约。

【使用边界与免责声明】 本文档采用保守技术口径:本架构可用于研发立项、技术尽调与MVP/PoC原型规范;不宣称已完成真实科学发现验证。凡未经过真实系统验证的部分,均被表述为架构假设、工程机制或待校准参数。

【AI 辅助使用声明】 本文档仅在起草、结构优化与文字校对过程中,使用了大型语言模型(LLM)等人工智能工具提供辅助。文中所提出的认知三态动力学架构(CTDA)、核心算法接口、状态机设计、数据结构及所有学术观点均由作者独立构思与推演。作者已对所有 AI 辅助生成的内容进行了严格的人类专家复核,并对本文档的核心知识产权、技术准确性及最终呈现内容负完全责任。