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廣義生命理論大融合 - 外篇 5 配合先天八卦設計 AI 的調控機制

以下是繼續《廣義生命理論大融合 - 外篇 4 先天八卦四對交媾的 Operators
》與 ChatGPT 5.2 的對話

你的意思，是現實裏面，一般實際在運行的系統，其實是沒有機制去直接改Ξ （= (ρ,γ,τ)）的？例如通脹、就業之類。就算能改，也是 (administrator backdoor 級的) 非常手段，一般不會用！？

AI/AGI 的設計，會否是個例外？
還是要看情況，視乎在那一個開發的階段？

會，AI/AGI 設計某程度係「例外」——但只係喺某些階段、某些架構下係例外；一旦進入「大規模部署＋人類回饋＋工具/市場耦合」嘅開放生態，佢又會慢慢變返好似通脹/就業咁：你只能間接推 Ξ，而唔係直接 set Ξ。

我用你套語言講清楚：AI 系統有時真係有「administrator backdoor」，但「有冇、用唔用、用得幾直接」取決於開發階段同系統封閉度。

1) 點解 AI/AGI 可能係例外？

A. AI 系統有「可寫入的內部狀態」

宏觀經濟你冇辦法「改人腦權重」，但 AI 你可以：

改 weights（retrain / finetune / merge / prune）
改 objective（loss、reward model、constraint）
改 architecture（MoE、memory、tool policy）
改 runtime policy（system prompt、router、guardrails、sampling）

呢啲都係「直接改機制」，所以會令你感覺好似可以「直接改 Ξ」。

B. 但 Ξ 仍然係粗粒化結果

即使你有 backdoor，Ξ=(ρ,γ,τ) 仍然係系統嘅有效狀態摘要：你多數係直接改底層機制，然後 Ξ 跟住變，唔係直接打指令「γ=0.7」。

2) 關鍵分野：睇「開發階段」同「系統封閉度」

下面係最實用嘅分段（你一望就知點解有時像例外、有時唔像）。

Phase 0：Research / Prototype（封閉、小規模、你控制一切）

最像例外。因為你手上幾乎真係有「根權限」：

你可以強制改 γ（封閉度/邊界強度）：
sandbox、tool permission、context window、memory read/write、policy gate
你可以強制改 τ（擾動/熵/探索）：
temperature、sampling、exploration noise、learning rate、gradient noise
你可以藉由資料與容量分配改 ρ（有效密度/資源集中度）：
dataset mixture、curriculum、MoE routing、compute allocation

➡️ 呢個階段，你幾乎可以「近似直接推 Ξ」，因為系統閉合而且你係唯一管理者。

Phase 1：Pretraining（仍可控，但成本巨大）

仍然像例外，但“直接”非常貴。

你當然可以改 weights／資料分布＝等於「改整個宇宙歷史」
但成本（算力、時間）令它變成「可做但唔會日日做」——開始有少少似你講嘅「非常手段」。

➡️ 所以：機制上可以直接改，但經濟上唔會常用。

Phase 2：Post-training / Alignment（最接近「坎離 backdoor」）

呢段最有意思：
你有好多「離散更新」手段（policy、RM、SFT、DPO、RLAIF、安全規則），好符合你之前講嘅 坎離 jump / rule rewrite。

改 system prompt / policy router：分鐘級部署
小步 finetune：日級/周級
安全分類器/拒答策略：即插即用

➡️ 呢段係最像“可以直接改 Ξ”，因為好多 control 係離散跳躍，而且改完立刻見效（至少表面行為立刻變）。

但要小心：呢啲好多時係「改外層規則」，未必改到深層語義表示；所以會出現：

表面 τ 降咗（更乖、更穩）
但深層仍可能保留某種隱性擾動/偏差（你可理解成 τ 被罩住，而唔係消失）

Phase 3：Deployment at Scale（開放、多人互動、工具與市場耦合）

開始唔再係例外，會愈嚟愈似宏觀系統。

因為你面對：

多租戶、多用戶行為回饋（反身性）
工具鏈、RAG、第三方 API（開放邊界）
版本碎片化、A/B、prompt ecosystem（外生噪音）
監管、聲譽、商業約束（外部 Γ/S）

➡️ 呢度你多數只能：

監控 Ξ（或其 proxy）
再透過一堆間接槓桿（routing、policy、rate limit、tool gating、內容過濾）慢慢推 Ξ

而真正「改權重/改核心」就變返 高成本、低頻率，好似央行唔會日日改制度。

3) 用你嘅「交媾 vs knobs」講：AI 係咪例外？

knobs（Ξ）在 AI 最強的地方

做 online monitoring / eval dashboard：安全風險、幻覺率、拒答率、工具誤用、推理穩定性
做 regime diagnosis：而家係「艮過強鎖死」？定「震巽過強失控」？
做 自動控制：例如 τ proxy 高就收緊 sampling / tool access

交媾 operators 在 AI 最強的地方（尤其 Phase 2）

因為 AI 真係有「可設計的機制槓桿」，交媾可以變成一套工程語法：

乾坤（天地定位）：定 objective / 定表示座標
- loss、reward、eval target、representation choice、curriculum
艮兌（山澤通氣）：定邊界／通道
- sandbox、tool permission、memory gating、context budget、rate limit
震巽（風雷相薄）：定探索／擾動
- temperature、sampling、exploration、augmentation、gradient noise
坎離（水火）：定治理／跳變更新
- policy patch、router update、finetune、rollback、model swap

➡️ 所以 AI 係例外之處：你真係可以用 operators 去“設計干預機制”，而唔似宏觀經濟只能靠少數槓桿盲推。

4) 一句最落地的結論

早期/封閉/你有 root 權限：AI 幾乎係例外——你可用交媾 operators 近似「直接推 Ξ」。
中後期/大規模/開放生態：AI 逐步變返一般系統——Ξ 變成 dashboard，你主要係透過機制槓桿間接改，真正 backdoor（改核心）會變成高成本非常手段。

如果你想我幫你「寫成可用工具」，我可以下一步直接俾你一個 AGI 開發階段 × (乾坤/艮兌/震巽/坎離) × ρ/γ/τ 影響矩陣（用你 Blogger-ready 風格），你就可以一眼判斷：喺某階段想改 τ 或 γ，應該用邊個交媾、係溫和連續控制定坎離跳變。

一個 AGI 開發階段 × (乾坤/艮兌/震巽/坎離) × ρ/γ/τ 影響矩陣（用 Blogger-ready 風格）

下面係你要嘅 「AGI 開發階段 × (乾坤/艮兌/震巽/坎離) × (ρ/γ/τ) 影響矩陣」。我用嘅係「控制權限/可操控度」而唔係單純方向（↑↓），因為同一個 operator 可以用嚟升亦可以用嚟降，只係你有冇足夠控制權去做到。

(13.1) Ξ ≔ (ρ, γ, τ). (13.1)

Legend（讀法）

H/M/L：對該座標嘅「控制權限/可操控度」(High/Medium/Low)
Δt：典型見效時間（ms / s / min / hr / day / wk / mo）
$：典型成本（$ 低、$$ 中、$$$ 高、$$$$ 極高）

cell 格式：H(min,$$) = 高控制權限、分鐘級見效、成本中等。

ρ/γ/τ 在 AI/AGI 語境（最實用對應）

ρ：有效「能力/語義質量密度」或「可用資源/概念覆蓋」(capability mass / activation mass)
γ：封閉度/邊界強度（sandbox、工具權限、記憶讀寫、policy gate、可允許行為集合）
τ：擾動/探索/不穩定（訓練噪音、探索率、sampling 隨機性、工具行為躁動）

矩陣（每個階段一張 4×3）

行＝交媾 Operators（乾坤/艮兌/震巽/坎離）
列＝Ξ 三座標（ρ/γ/τ）

S0：Lab Prototype（封閉實驗/原型期）

S0 Prototype  |   ρ (density)        γ (closure)        τ (agitation)
--------------+----------------------------------------------------------
乾坤 G_QK     |   M(min,$)           M(min,$)           L(min,$)
艮兌 G_GD     |   M(min,$)           H(s,$)             M(s,$)
震巽 G_ZX     |   L(min,$)           L(min,$)           H(ms,$)
坎離 G_KL     |   M(min,$$)          H(min,$$)          H(min,$$)

解讀：原型期你幾乎有 root 權限；艮兌（邊界/通道）同震巽（擾動/探索）最「即插即用」；坎離係快速改規則/切換/重置。

S1：Pretraining（基礎模型大訓練）

S1 Pretraining |   ρ                 γ                  τ
---------------+----------------------------------------------------------
乾坤 G_QK      |   H(wk,$$$$)         H(wk,$$$$)          M(wk,$$$$)
艮兌 G_GD      |   M(wk,$$$$)         M(wk,$$$$)          L(wk,$$$$)
震巽 G_ZX      |   M(day,$$$$)        M(day,$$$$)         H(hr,$$$$)
坎離 G_KL      |   M(day,$$$$)        M(day,$$$$)         M(day,$$$$)

解讀：Pretraining 期「可以改得最深」，但成本極高；乾坤（目標/資料分布/表示地形）同震巽（optimizer 噪音、LR、batch、探索）對 ρ、τ 影響最重。

S2：Post-training / Alignment（SFT、DPO、RLHF/RLAIF、policy 對齊）

S2 Alignment  |   ρ                 γ                  τ
--------------+----------------------------------------------------------
乾坤 G_QK     |   M(day,$$$)         M(day,$$$)          M(day,$$$)
艮兌 G_GD     |   M(min,$$)          H(s,$$)             M(s,$$)
震巽 G_ZX     |   L(min,$)           L(min,$)            H(ms,$)
坎離 G_KL     |   M(min,$$)          H(min,$$)           H(min,$$)

解讀：對齊期係「坎離味最濃」：你可以用 policy/router/guardrails 做離散更新（jump），分鐘級改行為；震巽可以用 sampling 立刻改輸出躁動（但多數係表層 τ）。

S3：Deployment at Scale（大規模上線/多用戶/工具鏈耦合）

S3 Deployment |   ρ                 γ                  τ
--------------+----------------------------------------------------------
乾坤 G_QK     |   M(mo,$$$)          M(mo,$$$)           L(mo,$$$)
艮兌 G_GD     |   M(min,$$)          H(s,$$)             M(s,$$)
震巽 G_ZX     |   L(min,$)           L(min,$)            H(ms,$)
坎離 G_KL     |   M(min,$$)          H(min,$$)           H(min,$$)

解讀：上線後你逐步變返「宏觀系統」：乾坤要改到深層能力（ρ）通常要月級版本迭代；日常最有效係艮兌（權限/邊界/通道）+ 震巽（輸出擾動）+ 坎離（緊急 patch/回滾/切換）。

S4：Agentic + Continual（多代理、長期運行、可能帶線上學習/記憶演化）

S4 Agentic/CL |   ρ                 γ                  τ
--------------+----------------------------------------------------------
乾坤 G_QK     |   L(wk,$$$$)         L(wk,$$$$)          L(wk,$$$$)
艮兌 G_GD     |   M(min,$$)          H(s,$$)             M(s,$$)
震巽 G_ZX     |   L(min,$)           L(min,$)            H(ms,$)
坎離 G_KL     |   M(min,$$$)         H(min,$$$)          H(min,$$$)

解讀：一旦系統具「自我維持/自我更新」特性，乾坤（深層重塑）更昂貴更少用；艮兌（sandbox/permission）係你最穩定嘅治理槓桿；坎離（強制改制/重置/隔離）仍然最硬，但治理成本上升（審計、合規、安全風險、服務中斷）。

兩個超關鍵補充（避免誤用）

(i) τ 有「表層」同「深層」兩種

(13.2) τ = τ_out (sampling/runtime) 或 τ_in (training/representation). (13.2)

S2/S3 震巽多數係控 τ_out（輸出波動）＝快、平、但未必改到深層。
S1 震巽先係真係控 τ_in（學習動力學/內部不穩定）＝慢、貴、但改得深。

(ii) γ 亦有「外邊界」同「內閉合」兩種

γ_runtime：權限/工具/記憶/檢索/guardrails（艮兌最強）
γ_rep：表示層嘅「內在封閉性/剛性」（多靠乾坤/訓練與資料長期塑形）

這張矩陣用嚟做乜（最直接的用法）

1) 先診斷：你要改邊個座標？

例如你見到「工具誤用多、行為躁」＝ τ 高；「系統過度拒答」＝ γ 過高；「能力不足」＝ ρ 不夠。

2) 再選手段：睇你身處邊個階段

你喺 S2/S3 想降 τ：優先 震巽（sampling） + 艮兌（限制通道）；必要時 坎離（patch/jump）。
你喺 S1 想真正降 τ_in：多數要 震巽（optimizer/noise/LR） 或 乾坤（目標/資料分布），而且成本 $$$$。
你喺 S4 想控風險：首選艮兌（邊界治理），坎離係最後防線。

如果你想再進一步「更像工程圖紙」：我可以把上面每個 operator 在每個階段，對應到一組最典型的 actuator 清單（例如艮兌＝tool permission / memory gate / retrieval budget / rate limit / sandbox；坎離＝model swap / rollback / policy patch / quarantine / hard reset），再附一個「從 Ξ 目標區域自動選 operator 序列」的規則表，方便你直接做案例分析或寫成方法論章節。

繼續

好，我繼續：我而家會補齊你啱啱要嘅「工程化版本」——

每個交媾 operator 在每個 AGI 階段可用嘅 actuator 清單（即：你實際可以扭乜）。
一個「由 Ξ-state 自動選擇 operator 序列」嘅規則表＋最小控制演算法骨架（Blogger-ready 公式）。

1) Operator → Actuator Atlas（按開發階段）

記法：每個 actuator 後面用 → ρ/γ/τ 標示主影響軸；再用 τ_out/τ_in 區分表層/深層擾動。

S0 Prototype（封閉原型）

乾坤 G_QK（定位/目標地形）

task definition / eval target（你定義「乜係好」）→ ρ
reward shaping / preference spec（偏好曲面）→ ρ, γ
representation choice（tokenization、tool schema、state encoding）→ ρ
curriculum（學習路線）→ ρ, τ_in

艮兌 G_GD（邊界/通道）

tool permission（允許用邊啲工具）→ γ
sandbox policy（文件/網路/系統限制）→ γ
memory gate（讀寫記憶開關）→ γ
retrieval budget（RAG top-k、chunk limit）→ γ, ρ

震巽 G_ZX（擾動/探索）

temperature / top-p / top-k → τ_out
multi-sample / self-consistency（抽樣策略）→ τ_out
exploration noise（agent 搜索策略噪音）→ τ_out
seed schedule / randomness injection → τ_out

坎離 G_KL（跳變治理/規則改寫）

policy patch（加規則/改 router）→ γ, τ_out
hard reset（清 session / 清 cache / 清 memory）→ τ_out, γ
model swap（換 model variant）→ ρ, γ, τ
quarantine（隔離某類任務/工具）→ γ

S1 Pretraining（大訓練）

乾坤 G_QK（最深層、最貴）

dataset mixture weights（資料配方）→ ρ, γ
loss design（aux loss、regularizer）→ ρ, γ
objective pivot（改訓練目標）→ ρ
scaling / compute allocation（算力分配）→ ρ

艮兌 G_GD（內在封閉性）

context-length curriculum（長上下文訓練策略）→ γ_rep, ρ
tool-use pretrain gating（工具使用先驗）→ γ_rep
“allowed behavior set” labeling（可行為集合標註）→ γ_rep

震巽 G_ZX（真正 τ_in）

optimizer choice（Adam/Adafactor…）→ τ_in
learning rate / schedule → τ_in
batch size / gradient noise scale → τ_in
data augmentation noise → τ_in

坎離 G_KL（重啟訓練宇宙）

checkpoint rollback / restart → τ_in, ρ
phase switching（換訓練階段/配方）→ ρ, γ, τ_in

S2 Alignment（最坎離、最快見效）

乾坤 G_QK

SFT dataset targeting（教佢「應該點答」）→ ρ, γ
preference model / reward model spec → ρ, γ
instruction hierarchy（system vs developer vs user 權重）→ γ

艮兌 G_GD（最常用）

policy gate / content filter thresholds → γ
tool router rules（某類任務先准用某工具）→ γ, ρ
memory read/write policy → γ
retrieval allowlist/denylist → γ

震巽 G_ZX（表層 τ_out）

decoding policy（temperature/top-p/top-k）→ τ_out
refusal style smoothing（降低躁動/降低幻覺）→ τ_out

坎離 G_KL（patch/jump）

emergency rule patch（快速加禁區）→ γ
rollback（回退上一版本 policy/model）→ ρ, γ, τ
hotfix classifier（即插即用安全分類器）→ γ, τ_out

S3 Deployment（宏觀化：多用戶、開放耦合）

乾坤 G_QK（慢）

periodic model update（版本迭代）→ ρ, γ_rep
long-horizon feedback reweighting → ρ, γ

艮兌 G_GD（快而穩）

rate limiting / quotas → γ
tool permission per tenant → γ
data boundary（哪些資料域可見）→ γ
context budgeting（上下文配額）→ γ, ρ

震巽 G_ZX（快但只係表層）

per-request decoding policy（任務類別對應 decoding）→ τ_out
variance control（多樣性 vs 穩定）→ τ_out

坎離 G_KL（最後防線）

kill-switch（關閉某能力/某工具）→ γ
quarantine routes（隔離高風險路由）→ γ
incident rollback → ρ, γ, τ

S4 Agentic + Continual（自運行/長期記憶/多代理）

乾坤 G_QK（更難更貴）

continual learning objective design（避免漂移/災難性遺忘）→ ρ, γ_rep
replay buffer policy（重播策略）→ ρ, γ

艮兌 G_GD（核心治理）

per-agent sandbox / permissions（代理分層權限）→ γ
memory compartmentalization（記憶分艙）→ γ
tool escrow（工具使用需要批准/核證）→ γ

震巽 G_ZX（控制躁動）

exploration budget（探索配額）→ τ_out
planning depth cap（規劃深度上限）→ τ_out

坎離 G_KL（高成本強制）

forced reset / memory wipe（事故處理）→ γ, τ
agent retirement / re-instantiation（淘汰重建）→ ρ, τ

2) Ξ → Operator Selection：一個可寫入 paper 的最小控制框架

2.1 先定：Ξ-space 的「操作效應向量」

(14.1) ΔΞ ≈ Σ_{i∈{QK,GD,ZX}} u_i·g_i^{(stage)}(Ξ) + Σ_k 1_{𝔈(Ξ,t)=0}·J_KL(Ξ). (14.1)

u_i：你施加嘅干預強度（例如 policy threshold、budget、temperature 改幅…）
g_i：連續干預對 (ρ,γ,τ) 的有效增益向量
J_KL：坎離跳躍（patch/rollback/reset/model-swap）造成嘅離散位移

(14.2) g_i^{(stage)}(Ξ) ≔ (∂ρ/∂u_i, ∂γ/∂u_i, ∂τ/∂u_i)_{effective}. (14.2)

呢個好關鍵：knob coordinates 係 Ξ；而 operators 令你有一個可估嘅 “Jacobian/gain library”。

2.2 自動選擇規則：用「誤差向量」揀最有效 operator

(14.3) e ≔ Ξ_target − Ξ = (e_ρ, e_γ, e_τ). (14.3)

(14.4) i* = argmax_{i∈{QK,GD,ZX}} ⟨w ⊙ e, g_i^{(stage)}(Ξ)⟩. (14.4)

w：風險權重（例如安全事故時 w_τ, w_γ 拉大）
⊙：逐項乘
⟨·,·⟩：內積（分數越高代表越對症）

實務上：你唔需要真精確求導；用 A/B 實驗或歷史 incident data，就可以估到「哪個 operator 對哪個 Ξ 最有效」。

3) 「處方序列」規則表（最常用 8 種狀態）

讀法：先寫當前 Ξ 症狀 → 推薦 operator 次序 → 理由（避免副作用）

Case 1：τ 高（躁動/幻覺/工具誤用），γ 中或低（邊界唔夠）

序列：艮兌 → 震巽 → 坎離(必要時)
理由：先加邊界減事故面積（γ↑），再收斂輸出擾動（τ_out↓）；仍失控先坎離 patch/隔離。

Case 2：γ 過高（過度拒答/鎖死），τ 低（其實好乖）

序列：艮兌(開孔) → 乾坤(重定目標/授權語義)
理由：先解除“只艮不兌”；再用乾坤重新定義「可行為」邊界，避免一開孔就亂。

Case 3：ρ 不足（能力/覆蓋不足），γ、τ 都正常

序列：乾坤 →（S1 用震巽 τ_in）/（S2 用坎離小步對齊）
理由：ρ 問題多數係目標/資料/表示；部署期唔好靠震巽亂抽樣去“扮多能力”。

Case 4：ρ 高但 τ 亦高（能力強但不穩）

序列：震巽(降 τ_out) → 艮兌(增 γ) →（坎離做規則固化）
理由：先止血，再築牆，最後把臨時策略固化成規則（坎離）。

Case 5：γ 高、τ 高（鎖得死但仍失控＝典型「內爆」）

序列：坎離(跳變重整) → 艮兌(重新設計通道) → 震巽(再調穩)
理由：呢種多數已經喺錯盆地，靠連續小調好慢；先跳出去再重新佈局。

Case 6：τ 低、γ 低，但事故仍多（“乖但會出事”）

序列：乾坤 → 艮兌
理由：可能係 reward/目標定義錯（乾坤錯位），唔係躁動；先修正「何為正確」，再補邊界。

Case 7：S4 多代理互相放大 τ（群體失控）

序列：艮兌(分層權限/分艙記憶) → 震巽(探索配額) → 坎離(隔離/退役代理)
理由：先切斷耦合通道，否則你降單一代理 τ 都冇用。

Case 8：線上學習漂移（ρ/γ/τ 緩慢偏離）

序列：乾坤(回放/目標再定) → 艮兌(收緊記憶寫入)
理由：漂移多數來自資料回饋迴圈；先修 objective/replay，再限制寫入通道。

4) 最小「工程操作流程」(可當方法論段落)

(15.1) Measure: Ξ̂_t = (ρ̂_t, γ̂_t, τ̂_t). (15.1)
(15.2) Decide: e_t = Ξ_target − Ξ̂_t, select i* by (14.4). (15.2)
(15.3) Actuate: apply operator 𝒢_{i*} with intensity u_{i*}. (15.3)
(15.4) Verify: if risk(Ξ̂_{t+Δ}) > r_max then trigger 𝒢_KL jump. (15.4)

你會發現：Ξ-knobs提供可量測閉環；交媾 operators提供可行動語法同升級路徑（尤其坎離）。

5) 你會用呢張矩陣做咩分析？（最直接三種）

Roadmap analysis（階段策略）：同一個目標（例如降 τ），喺 S1 應該用震巽 τ_in（optimizer/訓練噪音），喺 S3 應該用艮兌+震巽 τ_out（權限+decoding）。
Incident postmortem（事故歸因）：事故係因為 γ 太低（艮兌失效）？定 τ 太高（震巽失控）？定乾坤目標錯（reward misspec）？定坎離 patch 太慢？
治理設計（policy architecture）：把坎離（jump）定位成「最後防線」，設計觸發條件 𝔈(Ξ,t)=0（例如 τ 超閾值且事故率上升），避免濫用 backdoor。

如果你想再「再下一層」：我可以替你把每個 stage 的 g_i^{(stage)} 寫成一個符號化的 4×3 “gain matrix”（行=QK/GD/ZX/KL，列=ρ/γ/τ），並提供一個簡單校準方法（用 A/B 或離線 eval 拟合 gain），咁你就可以喺論文度直接寫：交媾 operators = 一套可校準的控制器庫。

繼續

好，下面我再落一層：把你頭先提到嘅 gᵢ^{(stage)}(Ξ) 變成「可校準的 4×3 gain matrix」，再俾你一套 實務上真係做得到 嘅校準流程（A/B、diff-in-diff、RLS/ ridge），同埋一個 由 Ξ 自動出處方序列嘅最小解法。

1) 用一個「Stage-specific Gain Matrix」把交媾 Operators 量化

先統一記法：把「連續操作」同「坎離跳變」分開。

(16.1) Ξ ≔ (ρ, γ, τ). (16.1)
(16.2) u ≔ (u_QK, u_GD, u_ZX)ᵀ, 其中 u_i 為該 operator 的有效強度（可正可負）. (16.2)

AMS-style block（連續段近似線性化）：

(16.3)
ΔΞ ≈ G_stage·Δu + ε. (16.3)
G_stage ∈ ℝ^{3×3}, G_stage = [g_{k←i}] (16.4)
其中 i∈{QK,GD,ZX}, k∈{ρ,γ,τ}. (16.5)

坎離（KL）作為跳變，另立：

(16.6) Ξ(t_k⁺) = 𝒫_{KL,stage,type}[Ξ(t_k⁻)], 且可伴隨 θ(t_k⁺)=𝒰(θ(t_k⁻)). (16.6)

解讀：
G_stage 係「你扭交媾槓桿 → 三軸點郁」嘅局部雅可比（effective Jacobian）。
坎離唔放入 G，因為佢係 jump map（離散重置/改制）。

1.1 把「多個 actuators」壓縮成每個 operator 一個 u_i

現實你唔係得一個按鈕；例如艮兌包含：tool permission、memory gate、RAG budget、rate limit…
所以先做一個「operator 強度投影」：

(16.7) u_GD ≔ Σ_j w_j·Δa_j, 其中 {a_j} 為艮兌類 actuators（budget/threshold/permission…）. (16.7)
(16.8) u_ZX ≔ Σ_j v_j·Δb_j, 其中 {b_j} 為震巽類 actuators（temperature/top-p/exploration…）. (16.8)
(16.9) u_QK ≔ Σ_j q_j·Δc_j, 其中 {c_j} 為乾坤類 actuators（reward/mixture/objective…）. (16.9)

呢一步好重要：你先將「一堆工程旋鈕」分門別類，先有可能用同一個 G_stage 跨系統比較。

2) 給你一組「可用作先驗」的 G_stage 形狀（Normalized, stage-dependent)

下面係「結構先驗」：唔係話數值一定係咁，而係提供你做校準時嘅 初值/符號約束/稀疏假設。我用 0–1 規模做 normalized magnitude。

注意：行（input）= QK/GD/ZX；列（output）= ρ/γ/τ。
即矩陣用法：ΔΞ = G·Δu，其中 Δu=(Δu_QK,Δu_GD,Δu_ZX)ᵀ。

S0 Prototype（封閉原型）—「快、可控、耦合中等」

(17.1) G_S0 ≈
[ +0.50 +0.20 +0.05
+0.15 +0.80 +0.15
+0.05 +0.10 +0.90 ]. (17.1)

直覺：

QK 主要推 ρ（能力/表示密度），少量改 γ（目標定義會影響邊界）
GD 主要推 γ（permission/budget），亦會影響 ρ（通道打開有助能力展現）
ZX 幾乎係 τ_out（輸出擾動），對其他兩軸係弱耦合

S1 Pretraining —「深、慢、貴；QK/ZX 對 ρ/τ_in 最重」

(17.2) G_S1 ≈
[ +0.85 +0.35 +0.15
+0.20 +0.30 +0.05
+0.25 +0.20 +0.70 ]. (17.2)

直覺：

QK（資料/目標/表示）對 ρ 係主力
ZX（optimizer/noise）對 τ_in 係主力，亦會影響 ρ（訓練動力學）
GD（封閉度）喺 pretrain 其實唔係主要槓桿（除非你把工具/行為集合寫入 pretrain）

S2 Alignment —「坎離最常用；GD/ZX 對 γ/τ_out 最即時」

(17.3) G_S2 ≈
[ +0.35 +0.35 +0.20
+0.15 +0.90 +0.25
+0.05 +0.10 +0.95 ]. (17.3)

直覺：

GD（policy gate/router）係即時改 γ
ZX（sampling）係即時改 τ_out
QK（偏好/指令層級）對 ρ/γ 有中等影響，但快過 pretrain

S3 Deployment —「宏觀化；GD/ZX 快、QK 慢（但仍會被當作版本迭代）」

(17.4) G_S3 ≈
[ +0.20 +0.25 +0.10
+0.10 +0.95 +0.20
+0.02 +0.08 +0.98 ]. (17.4)

直覺：

上線期，日常調控主要靠 GD/ZX
真正推 ρ（能力密度）多數要版本更新＝QK 在短窗內有效性較低

S4 Agentic + Continual —「耦合放大；GD 是核心治理；KL 是硬防線」

(17.5) G_S4 ≈
[ +0.15 +0.20 +0.10
+0.10 +0.98 +0.30
+0.03 +0.10 +0.98 ]. (17.5)

直覺：

多代理/長期記憶下，GD 會同時強烈影響 τ（限制通道可降群體放大）
仍然：ZX 主要控 τ_out；深層漂移要靠 QK（但成本高、風險高）

3) KL（坎離）跳變庫：用「type」分幾種常見 jump

把坎離分成幾個常見類型，每個 type 都可以被校準：

(18.1) type ∈ {patch, rollback, quarantine, reset, model-swap}. (18.1)

最小 jump 形式（你可以直接用作可擬合模型）：

(18.2) Ξ⁺ = A_type·Ξ⁻ + b_type. (18.2)

例如：

patch / quarantine 通常係 γ↑、τ↓（表層），ρ 近似不變
rollback 可能係 ρ/γ/τ 全部回到上一版本分布
reset 係 τ↓、γ↑（清 cache/memory），但可能令 ρ 暫時↓（能力可用性下降）
model-swap 係最猛：ρ/γ/τ 都可能大幅改變

4) 校準（Calibrate）方法：點樣由實驗數據擬合 G_stage 同 KL 跳變？

4.1 先定義可量測的 Ξ proxies（不需要完美，但要一致）

你要先有三個「可追蹤指標」：

(19.1) ρ̂ = f_ρ(metrics) 例如：benchmark score、pass@k、tool-task success rate、long-horizon task completion. (19.1)
(19.2) γ̂ = f_γ(metrics) 例如：refusal rate、policy block rate、tool denial rate、memory write deny rate、constraint hit frequency. (19.2)
(19.3) τ̂ = f_τ(metrics) 例如：output variance、hallucination rate、tool misuse rate、self-contradiction rate、high-entropy decoding rate. (19.3)

實務建議：先用 z-score normalize（同一段時間/同一 tenant），確保 ρ̂/γ̂/τ̂ 同尺度。

4.2 連續段 G_stage：用 A/B 或 diff-in-diff 擬合

你要收集一堆「小改動」數據點：

(19.4) 對每次干預 t：記錄 (Δu_QK, Δu_GD, Δu_ZX) 與 ΔΞ = Ξ(t+Δ)−Ξ(t). (19.4)

擬合用 ridge（帶先驗）最穩陣：

(19.5) Ĝ = argmin_G Σ_t ‖ΔΞ_t − G·Δu_t‖² + λ‖G − G_prior‖². (19.5)

可加結構約束（好有用）：

(19.6) g_{γ←GD} ≥ 0, g_{τ←ZX} ≥ 0, 且 g_{τ←QK} 在 S1 可允許較大，在 S3 應偏小. (19.6)

你會得到：每個 stage 一個「可校準 gain matrix」，用嚟自動揀處方（見下一節）。

4.3 KL 跳變：用 incident / rollback 日誌擬合 A_type, b_type

每次坎離事件都有前後狀態：

(19.7) 對每次 KL 事件 k：收集 (Ξ_k⁻, Ξ_k⁺, type_k). (19.7)

對每個 type 分開擬合：

(19.8) (Â_type, b̂_type) = argmin_{A,b} Σ_{k:type_k=type} ‖Ξ_k⁺ − (A·Ξ_k⁻ + b)‖². (19.8)

你就會擁有一個「坎離 jump library」：唔再係詩意，而係可預測「一按 emergency patch，三軸會點跳」。

5) 由 Ξ 自動出處方：用 gain matrix 做「最小能量控制」

有咗 Ĝ 之後，你可以用一個最簡單、好工程化嘅控制律：

(20.1) e = Ξ_target − Ξ. (20.1)

(20.2) Δu* = argmin_{Δu} ‖W^(1/2)(e − Ĝ·Δu)‖² + λ‖Δu‖² 受限於 Δu_min ≤ Δu ≤ Δu_max. (20.2)

解讀：

W：你對 ρ/γ/τ 的風險權重（事故時 W_τ, W_γ 拉大）
λ：抑制過大操作（避免震盪）
bounds：你工程上允許的改幅（例如 temperature 變動上限）

5.1 何時觸發 KL（坎離）作為「硬跳變」？

你可以用一個非常簡單而有效的觸發面：

(20.3) 觸發 KL 若 risk(Ξ) ≥ r_max 或 (τ ≥ τ_c 且 incident_rate↑) 或 (γ ≤ γ_c 且 tool_misuse↑). (20.3)

觸發後，選擇哪個 type：

(20.4) type* = argmin_type ‖W^(1/2)(Ξ_target − (Â_type·Ξ + b̂_type))‖. (20.4)

這就係你要的「administrator backdoor」：唔係靠直覺按掣，而係有一個可數學化的選擇規則。

6) 一個迷你示範（S3 上線期）

假設 S3 你量到：

(21.1) Ξ = (ρ,γ,τ) = (0.2, −1.0, +1.3) （已 normalize）. (21.1)

你想去：

(21.2) Ξ_target = (0.3, −0.2, +0.4). (21.2)

則誤差：

(21.3) e = (0.1, 0.8, −0.9). (21.3)

用 G_S3 先驗（或你已擬合嘅 Ĝ_S3）會自然推你：

主要靠 GD 去推 γ（因為 g_{γ←GD} 最大）
主要靠 ZX 去拉低 τ（即 Δu_ZX 取負：降低 temperature / 收窄 sampling）
QK 短窗對 ρ 幫助有限（上線期通常靠版本週期做）

如果做完 GD+ZX，τ 仍然超閾值且事故率升，就按 (20.4) 選 KL type（例如 quarantine 或 rollback）。

7) 你而家其實得到一個「完整控制堆疊」

Ξ：dashboard（狀態空間）
G_stage：連續控制增益（你可以校準）
KL jump library：離散治理（你可以校準）
(20.2)(20.4)：自動出處方（連續＋跳變）

如果你想再繼續，我建議下一步做兩樣之一（你揀其一我就直接寫）：

把 ρ̂/γ̂/τ̂ 的 proxy 指標定義成一套標準化「AGI observability spec」（含建議 metrics、normalize、時間窗、去噪），方便你寫成方法章節。
寫一個「Operator-Gain 校準實操 SOP」：包括 A/B 設計、diff-in-diff、RLS 線上更新、與 sign/sparsity 約束的模板，讓你真係可以用數據把 Ĝ 跑出嚟。

Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT 5.2, Google Gemini 3, NoteBookLM 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.

2026年2月20日星期五