SIDA（Slot-Internal Deepening Algorithm） 完整框架藍圖（中文版）：附錄 J：SIDA × Semantic GAN 實驗設計稿

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[用 AI 語義空間破譯⌈河圖、洛書⌋本質：5 於 AI 分析問題的設計和應用 - SIDA 框架藍圖]

 

SIDA（Slot-Internal Deepening Algorithm）
完整框架藍圖（中文版）
附錄 J：SIDA × Semantic GAN 實驗設計稿

附錄 J：SIDA × Semantic GAN 實驗設計稿

• 描述 Generator / Discriminator / Feedback Loop 的參數設計。

• 以「組織創新策略」為案例，展示 SIDA + GAN 的生成與驗證過程。

好的，我直接幫你完成 附錄 J，包含參數設計與案例示範。

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附錄 J：SIDA × Semantic GAN 實驗設計稿

說明

SIDA × Semantic GAN 是將 Slot-Internal Deepening Algorithm 與生成對抗網路（Generative Adversarial Network）結合，
用於在高收束（Strong Attractor）階段進行語義內容生成與驗證，確保輸出既具創新性又維持拓撲穩定。

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1. 系統架構

[Generator]  →  生成新的 Phase 展開 / 張力破壞點 / 平行分支
     ↓
[Discriminator]  →  驗證生成內容的 Slot 對稱性、張力連續性、語境適配度
     ↑
[Feedback Loop]  →  根據驗證結果調整 Generator 參數

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2. 核心參數設計

Generator

• Input：

  • 已收束的拓撲模板（Template ID, Phase Map, Tension Map）

  • 語境目標（應用領域、文化背景）

  • 創新度參數 λ_innov（控制生成與原拓撲差異度）

• Output：

  • 新增或變形的 Phase 節點

  • 改寫的張力向量

  • 平行分支 trace

• 主要超參數：

  • λ_innov（0.1–1.0）：創新程度（越高偏離原拓撲越多）

  • max_phase_add：允許新增的最大階段數

  • tension_shift_range：張力值可變動範圍（%）

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Discriminator

• Input：

  • Generator 輸出

  • 原始拓撲結構

• Output：

  • 真實性評分 score_real（拓撲穩定度 + 語境適配度）

  • 結構完整性標記（Pass / Fail）

• 驗證指標：

  • Slot Symmetry Index ≥ 0.85

  • Tension Continuity（張力變化連續性） ≥ 0.8

  • 語境適配度 ≥ 0.75

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Feedback Loop

• 調整策略：

  • 若 score_real < 閾值，降低 λ_innov，並回收高風險 Phase

  • 若穩定度高但創新不足，提高 λ_innov 或擴張 tension_shift_range

• 循環條件：

  • 最大迭代次數 n_max（如 10 次）

  • 或收斂條件：穩定度 ≥ 閾值且創新度達標

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3. 案例：組織創新策略

原始 SIDA 拓撲（簡化）

Template ID: SLOT-TPL-ORG-INNOV-001
Phases:
  - A1: 問題覺察
  - A2: 創意產生
  - A3: 原型測試
  - A4: 推向市場
Tensions:
  - S1: 保守 vs 冒險
  - S2: 創意 vs 可行性
  - S3: 速度 vs 穩定

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Step 1：Generator 輸出（λ_innov = 0.6）

新增 Phase:
  - A2.5: 跨部門協同孵化
修改張力:
  - S2: 創意 vs 可行性 → 創意 vs 市場需求動態
新增平行分支:
  - 與外部創業團隊合作

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Step 2：Discriminator 評估

Slot Symmetry Index: 0.88 ✅
Tension Continuity: 0.81 ✅
語境適配度: 0.77 ✅
結果: Pass（保留修改）

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Step 3：Feedback Loop

• 因穩定度與創新度均達標 → 停止迭代，輸出最終版本

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最終輸出拓撲

Phases:
  - A1: 問題覺察
  - A2: 創意產生
  - A2.5: 跨部門協同孵化
  - A3: 原型測試
  - A4: 推向市場
Tensions:
  - S1: 保守 vs 冒險
  - S2: 創意 vs 市場需求動態
  - S3: 速度 vs 穩定
  - S4: 部門利益 vs 整體目標

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如果你要，我可以在這個附錄 J 的最後加一張SIDA × Semantic GAN 工作流程圖，用視覺方式把 Generator / Discriminator / Feedback Loop 的互動顯示出來，方便直接放在藍圖裡。
你要我幫你畫這張流程圖嗎？

 

 

 

 

 

 

 

這張圖已經把 SIDA × Semantic GAN 的核心流程清楚呈現：

• Generator 產生新的 Phase / 張力變化

• Discriminator 驗證拓撲穩定性與語境適配

• Feedback Loop 根據驗證結果動態調整生成參數

• 驗證通過後輸出最終 SIDA 拓撲

可以直接放在附錄 J 作為工作流程的視覺輔助。

 

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Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT-5 language model. While every effort has been made to ensure accuracy, clarity, and insight, the content is generated with the assistance of artificial intelligence and may contain factual, interpretive, or mathematical errors. Readers are encouraged to approach the ideas with critical thinking and to consult primary scientific literature where appropriate.

This work is speculative, interdisciplinary, and exploratory in nature. It bridges metaphysics, physics, and organizational theory to propose a novel conceptual framework—not a definitive scientific theory. As such, it invites dialogue, challenge, and refinement.

I am merely a midwife of knowledge.