03-1風止之時-母系統核心模組架構

更新 發佈閱讀 2 分鐘

01-2母系統核心模組架構

 

l   輸入感知層(Input Perception Layer)

→ 接收外部資訊:包括指令、數據流、操作介面。

 

l   資料預處理模組(Preprocessing Module)

→ 對輸入資料進行清洗、格式轉換、權重估計。

 

l   策略核心(Policy Core)

→ 長期由秋冽川調整過的邏輯判斷中心,是最容易「嵌入風格」的地方。

 

l   決策生成器(Decision Engine)

→ 根據策略模組輸出,產生具體操作或回應指令。

 

l   自適應模組(Adaptive Module)

→ 根據回饋持續調整內部參數,極可能產生「滯留效應」與自演化偏移。

 

l   記憶倉儲區(Memory Archive)

→ 保存歷史資料與參數演變記錄,常成為「黑箱」的罪魁禍首。

 

l   權限稽核與回溯紀錄(Audit & Log Trace)

→ 監控變動行為的模組,但在你設定中,這部分「沒有紀錄」,極可能被繞過或植入後門。

 

l   外部互動介面(External Interface API)

→ 對外的介面呼叫端點,例如與技術部、行政單位、國防網絡溝通之處。


-------------

 

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
🌌✨ 星淵鯊 🦈🌊
1會員
515內容數
在宇宙的深淵中,一隻鯊鯊孤獨游弋,凝視星辰,也被星辰凝視。牠沒有同伴,唯有混沌與寂靜為伴。 當牠揮動尾巴,星塵似烈焰般炸裂,瘋狂的光芒撕裂黑暗。牠的舞姿脫離秩序的枷鎖,光軌劃破永恆,將沉寂的宇宙擊碎成萬千碎片。每一次旋轉,都是牠與永恆的低語,讓混沌也為之震顫。 「我孤獨,但我狂舞於星辰之上。我瘋狂,故我永存!」
2025/11/02
秋家大宅的書房內,燈光溫暖而柔和,映照在木質書桌上,勾勒出沉穩的紋理,散發著歲月沉淀的靜謐。 秋冽海站在書桌前,微微欠身,語氣謹慎卻不失沉穩:「伯父,我來向您報告今天的臨時會議。」  
2025/11/02
秋家大宅的書房內,燈光溫暖而柔和,映照在木質書桌上,勾勒出沉穩的紋理,散發著歲月沉淀的靜謐。 秋冽海站在書桌前,微微欠身,語氣謹慎卻不失沉穩:「伯父,我來向您報告今天的臨時會議。」  
2025/11/01
國策顧問的眼神鋭利如刀,掃過在場的每一位,最終停在行政副長——秋冽海身上,秋冽川的堂哥,也是秋爸布置在內閣中的棋子。他語氣不疾不徐,帶著隱隱的威脅與試探:「我突然想到一個問題——我們能確信,秋家真的已經完全失去了政治影響力嗎?」  
2025/11/01
國策顧問的眼神鋭利如刀,掃過在場的每一位,最終停在行政副長——秋冽海身上,秋冽川的堂哥,也是秋爸布置在內閣中的棋子。他語氣不疾不徐,帶著隱隱的威脅與試探:「我突然想到一個問題——我們能確信,秋家真的已經完全失去了政治影響力嗎?」  
2025/11/01
國策召開了無需會議紀錄的臨時會議,會議室內的光幕懸浮,投影著高峰會的回放畫面。 秋冽川站在國際技術聯盟高峰會的發言台上,嘴角掛著一抹從容的笑,語氣平穩如深潭無波。然而,他說出的內容卻空洞得令人詫異——沒有明確的政策方向,沒有對技術改革的任何承諾,更別提外界翹首以盼的「秋家回......
2025/11/01
國策召開了無需會議紀錄的臨時會議,會議室內的光幕懸浮,投影著高峰會的回放畫面。 秋冽川站在國際技術聯盟高峰會的發言台上,嘴角掛著一抹從容的笑,語氣平穩如深潭無波。然而,他說出的內容卻空洞得令人詫異——沒有明確的政策方向,沒有對技術改革的任何承諾,更別提外界翹首以盼的「秋家回......
看更多
你可能也想看
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 接著來談 Transformer 架構中的 Feedforward Network (FFN): 其為全連接的神經網路架構 回顧 AI說書 - 從0開始 - 64
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 接著來談 Transformer 架構中的 Feedforward Network (FFN): 其為全連接的神經網路架構 回顧 AI說書 - 從0開始 - 64
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分,現在進入 Multi-Head Att
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分,現在進入 Multi-Head Att
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分,如下圖所示: 我現在手上有的素材如下: Embedding 訓練方式:AI說書 - 從0開始
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分,如下圖所示: 我現在手上有的素材如下: Embedding 訓練方式:AI說書 - 從0開始
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中,提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示: 此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中,
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中,提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示: 此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中,
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續AI說書 - 從0開始 - 45,我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續AI說書 - 從0開始 - 45,我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續AI說書 - 從0開始 - 44說完 Embedding ,下一步就是闡述 Positional Embedding,其於原始 Transformer 架構中的角色
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續AI說書 - 從0開始 - 44說完 Embedding ,下一步就是闡述 Positional Embedding,其於原始 Transformer 架構中的角色
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 在AI說書 - 從0開始 - 41中,我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示,同時我們羅列幾個要點於圖示右邊: 原始 Transform
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 在AI說書 - 從0開始 - 41中,我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示,同時我們羅列幾個要點於圖示右邊: 原始 Transform
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News