📐 系统运行链路引导
🔍 先看全局框架
接收用户输入，通过语言拆解提取关键词与意图，识别情感标签和主题分类。
💡 示例："今天市场波动有点大，我想看看风险情况。"
将语义信息通过 K(知识层)→M(数学层)→P(物理层) 三级映射，转化为 IPD 七维向量。
| KMP | 作用 | → | IPD |
|---|
| K | 识别实体与意图 | → | 决定 I(海拔) |
| M | 语义转可计算维度 | → | 决定 P(坡度) |
| P | 物理状态描述行为 | → | 决定 D(阻尼) |
K(市场/风险) → M(向量) → P(海拔) → IPD(I=0.35, P=0.60, D=0.45)
七维向量以 01 二进制形式编码，存入长期记忆库（GitHub 仓库 / 本地存储）。
I 01011001
P 10011010
D 01110011
... 共7维
用户输入
→
应用层解析
→
映射层转换为 IPD
→
算力调度
→
存储层以 01 形式沉淀为长期记忆
💡 以下将展示：| 人脑如何思考 → 机器如何模拟人脑 → 系统如何执行
🧠 人脑思考过程
艾宾浩斯遗忘曲线 × PDCA 工程循环
无闭环 → 遗忘 ｜ 有闭环 → 记忆保持
📈 PDCA闭环学习（有闭环）
反复迭代阻断遗忘，记忆稳定保持
🔄 PDCA 工程循环如何阻断遗忘
Plan
计划
→
Do
执行
→
Check
检查
→
Act
处理
🔄
| PDCA 阶段 | 认知动作 | 对记忆的作用 |
|---|
| Plan（计划） | 明确要学什么、要达到什么目标 | 建立学习意图，激活前额叶 |
| Do（执行） | 输入新信息、加工处理 | 海马体编码，形成短期记忆 |
| Check（检查） | 自我测试、验证是否理解 | 提取练习，巩固记忆痕迹 |
| Act（处理） | 纠正错误、强化正确认知 | 错误修正 + 重复强化 → 长期记忆 |
💡 无闭环的学习 → 艾宾浩斯遗忘曲线自然衰减；PDCA 工程循环通过"计划→执行→检查→处理"的反复迭代，阻断遗忘，将短期认知固化为长期记忆。
🤖 人机交互过程
KMP → IPD 映射 · 人脑步骤 → 机器步骤
📋 映射表1：KMP 三层映射框架
当前输入经过 K→M→P 三层转换的过程
| 层级 | 输入 | 输出 | 示例 |
|---|
| K知识层 | 用户输入文本 | 关键词+意图+情感 | 等待输入... |
| M数学层 | 关键词+意图 | 七维向量初始值 | 等待输入... |
| P物理层 | 七维向量 | 物理状态描述 | 等待输入... |
KMP 映射将自然语言转化为可计算的物理量，完成"知识 → 数学 → 物理"的转换。
📋 映射表2：IPD 物理层映射
P 层中三个核心物理量如何驱动系统行为
| 物理量 | 当前值 | 系统行为 | 影响 |
|---|
| I箱体海拔 | -- | 等待输入 | -- |
| P坡度动量 | -- | 等待输入 | -- |
| D阻尼衰减 | -- | 等待输入 | -- |
IPD 映射将物理量转化为系统响应，驱动海拔模拟器和算力调度模块。
🔗 人脑 → 机器的完整对应链路
人脑
↓
机器
↓
模块
用户输入区
(STEP1-2)
→
语义映射
(STEP3)
→
01解码器
(STEP6)
→
长期记忆库
机器链路中各步骤与下方处理链路模块一一对应，可点击下方步骤展开查看详情。
🚀 大模型完整工作流链路
从后端到前端 · 从输入到输出 · 数据流向全景
阶段 2
语义解析
⚙️ 后端
语言拆解 (STEP 2)
阶段 3
向量映射
⚙️ 后端
语义映射+算力调度 (STEP 3-4)
阶段 4
状态输出
⚙️ 后端
向量输出+01解码 (STEP 5-6)
阶段 6
前端展示
🖥️ 前端
雷达图·模拟器·解读
当前阶段：
等待输入
提交文本后，系统将按阶段依次执行，高亮显示正在处理的环节。
🌌 向量空间展开
山体立体形态 → 语义支点 → 七维坐标轴 → 多维坐标点
⏸ 等待输入触发展开动画
提交文本后自动播放：山体形态 → 提取支点 → 展开坐标轴 → 坐标点定位
5 01 解码器
| 维度 |
数值 (0~1) |
二进制 (8位) |
解码说明 |
| 等待输入数据... |
🏔️ 6 海拔-算力联动模拟器
外部环境 → 山体形态 → 等效海拔 → 算力调度
⚡ 算力调度映射
海拔 0.50 → 算力集中度 58%
🌋 系统状态偏离模拟器
地热势能 → 山体形态 → 稳态区间 0.5~0.68 → 响应策略
📏 稳态区间 0.50 ~ 0.68（最佳处理区间）
0.00.50.681.0
当前状态位置：0.55
稳态
📝 策略说明
标准处理
系统处于稳态区间 (0.5~0.68)，以标准流程处理输入。算力均衡分配，响应速度适中，输出置信度正常。
💡 0.5~0.68 是系统"最佳处理区间"——机器回答问题的理想状态。随着输入发散，系统状态从稳态左右偏离，触发不同响应策略，通过负反馈调节将状态拉回稳态。