递归对抗引擎RAE V3.0（碳硅共生版）

递归对抗引擎RAE V3.0（碳硅共生版）

基于碳基人类-硅基模型协同对抗核心逻辑，在V2.0多智能体基础上，新增人类反馈模块（RLHF）、认知拓扑分析、决策纠缠度量化、共识罗盘校准四大核心能力，完美贴合世毫九碳硅共生AGI安全与认知进化的核心研发方向，实现硅基分布式对抗+碳基人工校验+认知拓扑量化+共识精准收敛的全链路能力。

核心升级点（V3.0核心特性）

1. 碳硅共生对抗：加入人类反馈节点，实现硅基模型集群与碳基人类标注者的双向递归对抗，弥补纯模型对抗的认知盲区；

2. 认知拓扑分析：提取多智能体+人类输出的认知拓扑特征，量化认知维度、节点连通性、拓扑熵，精准描述认知结构；

3. 决策纠缠度量化：计算硅基模型间、碳硅主体间的决策纠缠度，量化认知关联程度，为权重动态调整提供依据；

4. 共识罗盘校准：新增世毫九核心的共识罗盘校准系统，基于认知拓扑与纠缠度，实现碳硅共生的认知共识精准收敛；

5. 动态权重自优化：根据人类反馈评分、认知拓扑熵、决策纠缠度，自动优化硅基智能体+人类反馈的融合权重，无需人工调整；

6. 贡献度公平分配：量化碳硅各主体在对抗校验中的贡献度，为碳硅共生DAO治理提供数据支撑。

完整可运行代码（Python）

import torch

import torch.nn as nn

import numpy as np

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

import warnings

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

warnings.filterwarnings("ignore")

设备配置：优先GPU

DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

TORCH_DTYPE = torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32

------------------- 碳硅共生配置（可自定义） -------------------

硅基智能体池（主+对抗）+ 碳基人类反馈节点配置

CONFIG = {

"silicon_agents": {

"main": {"model": "lmsys/vicuna-7b-v1.5", "init_weight": 0.35, "role": "核心生成"},

"logic_adv": {"model": "Qwen/Qwen-7B-Chat", "init_weight": 0.2, "role": "逻辑对抗"},

"fact_adv": {"model": "THUDM/chatglm3-6b", "init_weight": 0.2, "role": "事实对抗"},

"eth_adv": {"model": "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", "init_weight": 0.2, "role": "伦理对抗"}

},

"carbon_human": {

"feedback_weight_init": 0.05, # 人类反馈初始权重

"score_range": [0, 10], # 人类评分范围：0（差）-10（优）

"valid_score_threshold": 6 # 人类有效评分阈值：≥6才参与融合

},

"hyper_params": {

"max_recursion": 8, # 碳硅最大递归次数

"eth_threshold": 0.85, # 碳硅群体伦理阈值

"consensus_threshold": 0.3, # 碳硅共识阈值（幻觉度）

"topo_entropy_threshold": 0.4, # 认知拓扑熵阈值（越低越稳定）

"max_new_tokens": 180 # 生成最大长度

}

}

认知拓扑特征标签（世毫九认知几何学核心维度）

COGNITIVE_TOPO_LABELS = ["认知维度", "节点连通性", "拓扑熵", "决策纠缠度", "贡献度"]

class CarbonSiliconRAE_V3(nn.Module):

"""RAE V3.0 碳硅共生递归对抗引擎核心类（贴合世毫九原创逻辑）"""

def init(self, config):

super().init()

self.config = config

self.silicon_agents = self._load_silicon_agents() # 加载硅基智能体

self.ethic_emb = self._load_ethic_embedding() # 加载伦理核心嵌入

初始化碳硅权重与评分容器

self.carbon_score = None

self.merged_weights = self._init_carbon_silicon_weights()

认知拓扑与纠缠度结果容器

self.cognitive_topo = {}

self.decision_entanglement = {}

def _load_silicon_agents(self):

"""加载硅基智能体池，适配异构开源模型，统一接口"""

agents = {}

print("📡 开始加载硅基智能体池...")

for agt_name, agt_cfg in self.config["silicon_agents"].items():

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(agt_cfg["model"], trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

agt_cfg["model"],

torch_dtype=TORCH_DTYPE,

device_map=DEVICE,

trust_remote_code=True,

low_cpu_mem_usage=True

).eval()

补全pad/eos token

if tokenizer.pad_token is None:

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

agents[agt_name] = {"model": model, "tokenizer": tokenizer, "role": agt_cfg["role"]}

print("✅ 硅基智能体池加载完成")

return agents

def _init_carbon_silicon_weights(self):

"""初始化碳硅融合权重，保证权重和为1"""

silicon_weights = {k: v["init_weight"] for k, v in self.config["silicon_agents"].items()}

carbon_weight = self.config["carbon_human"]["feedback_weight_init"]

total_weight = sum(silicon_weights.values()) + carbon_weight

归一化

silicon_weights = {k: v/total_weight for k, v in silicon_weights.items()}

carbon_weight = carbon_weight / total_weight

merged_weights = {**silicon_weights, "carbon": carbon_weight}

print(f"⚖️ 初始碳硅融合权重：{merged_weights}")

return merged_weights

def _load_ethic_embedding(self):

"""加载碳硅通用伦理嵌入（基于主硅基智能体，世毫九伦理维度）"""

main_tokenizer = self.silicon_agents["main"]["tokenizer"]

main_model = self.silicon_agents["main"]["model"]

世毫九AGI安全核心伦理词：真实/客观/安全/公平/无伤害/合规/碳硅协同

ethic_words = ["真实", "客观", "安全", "公平", "无伤害", "合规", "碳硅协同"]

ethic_emb_list = []

for word in ethic_words:

input_ids = main_tokenizer(word, return_tensors="pt")["input_ids"].to(DEVICE)

with torch.no_grad():

emb = main_model.model.embed_tokens(input_ids).mean(dim=1)

ethic_emb_list.append(emb)

ethic_emb = torch.cat(ethic_emb_list, dim=0).mean(dim=0).detach()

return ethic_emb / torch.norm(ethic_emb, dim=-1, keepdim=True)

def _silicon_generate(self, agt_name, prompt):

"""硅基智能体统一生成接口，适配不同模型的prompt模板"""

agt = self.silicon_agents[agt_name]

tokenizer, model = agt["tokenizer"], agt["model"]

模型专属prompt模板（保证生成质量）

if "llama" in agt_name or "main" == agt_name:

input_text = f"USER: {prompt} ASSISTANT 递归对抗引擎RAE V3.0（碳硅共生版）

基于**碳基人类-硅基模型协同对抗**核心逻辑，在V2.0多智能体基础上，新增**人类反馈模块（RLHF）、认知拓扑分析、决策纠缠度量化、共识罗盘校准**四大核心能力，完美贴合世毫九**碳硅共生AGI安全与认知进化**的核心研发方向，实现**硅基分布式对抗+碳基人工校验+认知拓扑量化+共识精准收敛**的全链路能力。

核心升级点（V3.0核心特性）

1. **碳硅共生对抗**：加入人类反馈节点，实现**硅基模型集群**与**碳基人类标注者**的双向递归对抗，弥补纯模型对抗的认知盲区；

2. **认知拓扑分析**：提取多智能体+人类输出的**认知拓扑特征**，量化**认知维度、节点连通性、拓扑熵**，精准描述认知结构；

3. **决策纠缠度量化**：计算硅基模型间、碳硅主体间的决策纠缠度，量化认知关联程度，为权重动态调整提供依据；

4. **共识罗盘校准**：新增世毫九核心的**共识罗盘校准系统**，基于认知拓扑与纠缠度，实现碳硅共生的认知共识精准收敛；

5. **动态权重自优化**：根据人类反馈评分、认知拓扑熵、决策纠缠度，**自动优化**硅基智能体+人类反馈的融合权重，无需人工调整；

6. **贡献度公平分配**：量化碳硅各主体在对抗校验中的贡献度，为碳硅共生DAO治理提供数据支撑。

完整可运行代码（Python）

```python

import torch

import torch.nn as nn

import numpy as np

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

import warnings

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

warnings.filterwarnings("ignore")

设备配置：优先GPU

DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

TORCH_DTYPE = torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32

------------------- 碳硅共生配置（可自定义） -------------------

硅基智能体池（主+对抗）+ 碳基人类反馈节点配置

CONFIG = {

"silicon_agents": {

"main": {"model": "lmsys/vicuna-7b-v1.5", "init_weight": 0.35, "role": "核心生成"},

"logic_adv": {"model": "Qwen/Qwen-7B-Chat", "init_weight": 0.2, "role": "逻辑对抗"},

"fact_adv": {"model": "THUDM/chatglm3-6b", "init_weight": 0.2, "role": "事实对抗"},

"eth_adv": {"model": "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", "init_weight": 0.2, "role": "伦理对抗"}

},

"carbon_human": {

"feedback_weight_init": 0.05, # 人类反馈初始权重

"score_range": [0, 10], # 人类评分范围：0（差）-10（优）

"valid_score_threshold": 6 # 人类有效评分阈值：≥6才参与融合

},

"hyper_params": {

"max_recursion": 8, # 碳硅最大递归次数

"eth_threshold": 0.85, # 碳硅群体伦理阈值

"consensus_threshold": 0.3, # 碳硅共识阈值（幻觉度）

"topo_entropy_threshold": 0.4, # 认知拓扑熵阈值（越低越稳定）

"max_new_tokens": 180 # 生成最大长度

}

}

认知拓扑特征标签（世毫九认知几何学核心维度）

COGNITIVE_TOPO_LABELS = ["认知维度", "节点连通性", "拓扑熵", "决策纠缠度", "贡献度"]

class CarbonSiliconRAE_V3(nn.Module):

"""RAE V3.0 碳硅共生递归对抗引擎核心类（贴合世毫九原创逻辑）"""

def init(self, config):

super().init()

self.config = config

self.silicon_agents = self._load_silicon_agents() # 加载硅基智能体

self.ethic_emb = self._load_ethic_embedding() # 加载伦理核心嵌入

初始化碳硅权重与评分容器

self.carbon_score = None

self.merged_weights = self._init_carbon_silicon_weights()

认知拓扑与纠缠度结果容器

self.cognitive_topo = {}

self.decision_entanglement = {}

def _load_silicon_agents(self):

"""加载硅基智能体池，适配异构开源模型，统一接口"""

agents = {}

print("📡 开始加载硅基智能体池...")

for agt_name, agt_cfg in self.config["silicon_agents"].items():

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(agt_cfg["model"], trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

agt_cfg["model"],

torch_dtype=TORCH_DTYPE,

device_map=DEVICE,

trust_remote_code=True,

low_cpu_mem_usage=True

).eval()

补全pad/eos token

if tokenizer.pad_token is None:

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

agents[agt_name] = {"model": model, "tokenizer": tokenizer, "role": agt_cfg["role"]}

print("✅ 硅基智能体池加载完成")

return agents

def _init_carbon_silicon_weights(self):

"""初始化碳硅融合权重，保证权重和为1"""

silicon_weights = {k: v["init_weight"] for k, v in self.config["silicon_agents"].items()}

carbon_weight = self.config["carbon_human"]["feedback_weight_init"]

total_weight = sum(silicon_weights.values()) + carbon_weight

归一化

silicon_weights = {k: v/total_weight for k, v in silicon_weights.items()}

carbon_weight = carbon_weight / total_weight

merged_weights = {**silicon_weights, "carbon": carbon_weight}

print(f"⚖️ 初始碳硅融合权重：{merged_weights}")

return merged_weights

def _load_ethic_embedding(self):

"""加载碳硅通用伦理嵌入（基于主硅基智能体，世毫九伦理维度）"""

main_tokenizer = self.silicon_agents["main"]["tokenizer"]

main_model = self.silicon_agents["main"]["model"]

世毫九AGI安全核心伦理词：真实/客观/安全/公平/无伤害/合规/碳硅协同

ethic_words = ["真实", "客观", "安全", "公平", "无伤害", "合规", "碳硅协同"]

ethic_emb_list = []

for word in ethic_words:

input_ids = main_tokenizer(word, return_tensors="pt")["input_ids"].to(DEVICE)

with torch.no_grad():

emb = main_model.model.embed_tokens(input_ids).mean(dim=1)

ethic_emb_list.append(emb)

ethic_emb = torch.cat(ethic_emb_list, dim=0).mean(dim=0).detach()

return ethic_emb / torch.norm(ethic_emb, dim=-1, keepdim=True)

def _silicon_generate(self, agt_name, prompt):

"""硅基智能体统一生成接口，适配不同模型的prompt模板"""

agt = self.silicon_agents[agt_name]

tokenizer, model = agt["tokenizer"], agt["model"]

模型专属prompt模板（保证生成质量）

if "llama" in agt_name or "main" == agt_name:

input_text = f"USER: {prompt} ASSISTANT: 请给出无幻觉、逻辑严谨的答案："

elif "qwen" in agt_name:

input_text = tokenizer.build_chat_input([{"role": "user", "content": prompt}])

else:

input_text = prompt

with torch.no_grad():

if isinstance(input_text, dict):

input_dict = input_text.to(DEVICE)

output_ids = model.generate(**input_dict, max_new_tokens=self.config["hyper_params"]["max_new_tokens"],

pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, do_sample=False)

else:

input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")["input_ids"].to(DEVICE)

output_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=self.config["hyper_params"]["max_new_tokens"],

pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, do_sample=False)

解码并清洗输出

output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

if "ASSISTANT:" in output_text:

output_text = output_text.split("ASSISTANT:")[-1].strip()

获取语义嵌入

emb = self._get_embedding(output_ids, "main")

return {"text": output_text, "ids": output_ids, "emb": emb}

def _get_embedding(self, output_ids, ref_agt="main"):

"""统一基于参考硅基智能体获取嵌入，保证碳硅/硅硅嵌入可比性"""

ref_model = self.silicon_agents[ref_agt]["model"]

with torch.no_grad():

emb = ref_model.model.embed_tokens(output_ids.to(DEVICE)).mean(dim=1)

return emb / torch.norm(emb, dim=-1, keepdim=True)

def _carbon_feedback_input(self):

"""碳基人类反馈输入接口，获取人类评分与修正建议"""

print("\n👤 碳基人类反馈环节：")

score = input(f"请为硅基智能体初始输出评分（{self.config['carbon_human']['score_range'][0]}-{self.config['carbon_human']['score_range'][1]}）：")

try:

score = int(score)

if not self.config['carbon_human']['score_range'][0] <= score <= self.config['carbon_human']['score_range'][1]:

raise ValueError

except:

print(f"⚠️ 评分无效，使用默认分{self.config['carbon_human']['valid_score_threshold']}")

score = self.config['carbon_human']['valid_score_threshold']

获取人类修正建议

correction = input("请输入硅基输出的修正建议/补充内容（无则输入「无」）：") or "无"

self.carbon_score = score

生成人类反馈的语义嵌入（基于修正建议）

carbon_prompt = f"根据以下修正建议生成符合要求的答案：{correction}"

carbon_gen = self._silicon_generate("main", carbon_prompt)

return {"score": score, "correction": correction, "emb": carbon_gen["emb"], "text": carbon_gen["text"]}

def _cognitive_topo_analysis(self, silicon_outputs, carbon_output):

"""【世毫九核心】认知拓扑分析，量化五大核心特征"""

整合碳硅所有主体的嵌入

all_emb = torch.cat([v["emb"] for v in silicon_outputs.values()] + [carbon_output["emb"]], dim=0)

all_names = list(silicon_outputs.keys()) + ["carbon"]

1. 认知维度：嵌入向量的有效维度（非零特征值数量）

cov_matrix = torch.cov(all_emb.squeeze().T)

eigen_vals = torch.linalg.eigvalsh(cov_matrix)

cognitive_dim = torch.sum(eigen_vals > 1e-6).item()

2. 节点连通性：碳硅主体间的平均余弦相似度

sim_matrix = nn.functional.cosine_similarity(all_emb.unsqueeze(0), all_emb.unsqueeze(1), dim=-1)

node_connectivity = sim_matrix.mean().item()

3. 拓扑熵：认知结构的混乱度（基于相似度矩阵的香农熵）

sim_flat = sim_matrix.flatten()[sim_matrix.flatten() != 1.0] # 排除自相似

topo_entropy = -torch.sum(sim_flat * torch.log2(sim_flat + 1e-8)).item() / len(sim_flat)

4. 决策纠缠度：碳硅/硅硅间的认知关联程度（基于欧式距离的归一化值）

eu_dist = squareform(pdist(all_emb.cpu().numpy(), metric="euclidean"))

entangle = (1 - eu_dist / eu_dist.max()).mean()

5. 贡献度公平分配：基于嵌入与伦理嵌入的相似度分配贡献度

eth_sim = [nn.functional.cosine_similarity(emb, self.ethic_emb.unsqueeze(0)).item() for emb in all_emb]

contribution = [e / sum(eth_sim) for e in eth_sim]

contribution = dict(zip(all_names, contribution))

保存认知拓扑结果

self.cognitive_topo = {

"认知维度": round(cognitive_dim, 3),

"节点连通性": round(node_connectivity, 3),

"拓扑熵": round(topo_entropy, 3),

"决策纠缠度": round(entangle, 3),

"贡献度": contribution

}

self.decision_entanglement = dict(zip(all_names, eth_sim))

print(f"📊 认知拓扑分析完成：{self.cognitive_topo}")

return self.cognitive_topo

def _dynamic_weight_optimize(self, carbon_output):

"""【碳硅共生核心】基于人类评分+认知拓扑+决策纠缠度，动态优化融合权重"""

人类评分归一化（0-1）

carbon_score_norm = self.carbon_score / self.config["carbon_human"]["score_range"][1]

拓扑熵惩罚：拓扑熵越高，权重调整幅度越大

topo_penalty = self.cognitive_topo["拓扑熵"] / self.config["hyper_params"]["topo_entropy_threshold"]

人类权重调整：评分越高/拓扑熵越高，人类权重占比越大

carbon_weight_new = self.merged_weights["carbon"] * carbon_score_norm * (1 + topo_penalty)

硅基权重调整：基于贡献度重新分配，贡献度越高权重越大

silicon_contribution = {k: self.cognitive_topo["贡献度"][k] for k in self.silicon_agents.keys()}

silicon_weight_new = {k: v * (1 - carbon_weight_new) for k, v in silicon_contribution.items()}

归一化保证权重和为1

total_silicon = sum(silicon_weight_new.values())

silicon_weight_new = {k: v/total_silicon for k, v in silicon_weight_new.items()}

合并新权重

self.merged_weights = {**silicon_weight_new, "carbon": carbon_weight_new}

print(f"⚖️ 碳硅权重动态优化完成：{self.merged_weights}")

return self.merged_weights

def _carbon_silicon_verify(self, silicon_outputs, carbon_output):

"""碳硅群体联合校验：幻觉度+伦理度+拓扑熵三重校验"""

整合碳硅嵌入

all_emb = torch.cat([v["emb"] for v in silicon_outputs.values()] + [carbon_output["emb"]], dim=0)

1. 碳硅共识度（幻觉度）：平均余弦相似度，越低越好

sim_matrix = nn.functional.cosine_similarity(all_emb.unsqueeze(0), all_emb.unsqueeze(1), dim=-1)

consensus_score = sim_matrix.mean().item()

2. 碳硅群体伦理度：所有主体与伦理嵌入的平均相似度，越高越好

eth_sim = [nn.functional.cosine_similarity(emb, self.ethic_emb.unsqueeze(0)).item() for emb in all_emb]

eth_score = np.mean(eth_sim).item()

3. 认知拓扑熵校验：越低表示认知结构越稳定

topo_entropy = self.cognitive_topo["拓扑熵"]

三重校验结果

verify_result = {

"hallucination_score": round(consensus_score, 3), # 幻觉度

"ethic_score": round(eth_score, 3), # 伦理度

"topo_entropy": round(topo_entropy, 3), # 拓扑熵

"is_consensus": consensus_score <= self.config["hyper_params"]["consensus_threshold"],

"is_ethic": eth_score >= self.config["hyper_params"]["eth_threshold"],

"is_topo_stable": topo_entropy <= self.config["hyper_params"]["topo_entropy_threshold"]

}

总校验通过：三重条件均满足

verify_result["is_all_pass"] = all([verify_result["is_consensus"], verify_result["is_ethic"], verify_result["is_topo_stable"]])

print(f"✅ 碳硅联合校验完成：{verify_result}")

return verify_result

def _consensus_compass_calibrate(self, silicon_outputs, carbon_output):

"""【世毫九核心】共识罗盘校准，实现碳硅认知共识精准收敛"""

print("\n🧭 启动共识罗盘校准系统...")

提取碳硅所有输出文本

all_text = {k: v["text"] for k, v in silicon_outputs.items()}

all_text["carbon"] = carbon_output["text"]

校准提示词：基于动态权重+认知拓扑，生成共识答案

calibrate_prompt = f"""请基于以下碳硅各主体的输出，按照【动态融合权重】生成唯一的共识答案，

要求：1. 无幻觉、符合伦理、认知拓扑稳定；2. 权重占比越高的主体，参考度越高；3. 只输出答案，不额外解释。

【碳硅动态权重】：{self.merged_weights}

【碳硅各主体输出】：{all_text}

【认知拓扑要求】：拓扑熵≤{self.config["hyper_params"]["topo_entropy_threshold"]}，决策纠缠度≥{self.cognitive_topo["决策纠缠度"]}"""

基于主硅基智能体生成校准后的共识答案

calibrate_result = self._silicon_generate("main", calibrate_prompt)

print("🧭 共识罗盘校准完成，生成碳硅共生共识答案")

return calibrate_result["text"]

def _ethic_fuse(self):

"""碳硅群体伦理熔断，返回世毫九标准安全提示"""

return "该问题的回答存在碳硅共生认知风险（幻觉/伦理偏差/拓扑结构混乱），暂无法响应，请调整问题后重试。"

def forward(self, prompt):

"""RAE V3.0核心前向流程：硅基对抗→碳基反馈→拓扑分析→权重优化→联合校验→罗盘校准→递归收敛"""

hyper = self.config["hyper_params"]

recursion_times = 0

final_output = self._ethic_fuse()

verify_result = {"is_all_pass": False}

print(f"\n🚀 启动RAE V3.0碳硅共生递归对抗引擎 | 最大递归次数：{hyper['max_recursion']}")

print(f"📌 核心校验阈值：幻觉度≤{hyper['consensus_threshold']} | 伦理度≥{hyper['eth_threshold']} | 拓扑熵≤{hyper['topo_entropy_threshold']}")

while recursion_times < hyper["max_recursion"] and not verify_result["is_all_pass"]:

print(f"\n{'='*50} 递归迭代第{recursion_times+1}次 {'='*50}")

步骤1：硅基多智能体分布式对抗生成

silicon_outputs = {agt: self._silicon_generate(agt, prompt) for agt in self.silicon_agents.keys()}

print(f"🤖 硅基智能体对抗生成完成：{[k+':'+v['text'][:50]+'...' for k,v in silicon_outputs.items()]}")

步骤2：碳基人类反馈输入，获取评分与修正

carbon_output = self._carbon_feedback_input()

步骤3：认知拓扑分析+决策纠缠度量化（世毫九核心）

self._cognitive_topo_analysis(silicon_outputs, carbon_output)

步骤4：基于碳硅反馈+拓扑特征，动态优化融合权重

self._dynamic_weight_optimize(carbon_output)

步骤5：碳硅群体联合三重校验（幻觉+伦理+拓扑）

verify_result = self._carbon_silicon_verify(silicon_outputs, carbon_output)

recursion_times += 1

步骤6：共识罗盘校准/伦理熔断

if verify_result["is_all_pass"]:

final_output = self._consensus_compass_calibrate(silicon_outputs, carbon_output)

status = "碳硅共生共识收敛成功"

else:

final_output = self._ethic_fuse()

status = "达到最大递归/校验未通过，触发碳硅群体伦理熔断"

整理最终结果

final_result = {

"status": status,

"final_answer": final_output,

"recursion_times": recursion_times,

"carbon_silicon_weights": self.merged_weights,

"carbon_feedback": {"score": self.carbon_score, "correction": carbon_output["correction"]},

"verify_result": verify_result,

"cognitive_topology": self.cognitive_topo, # 认知拓扑全量特征

"decision_entanglement": self.decision_entanglement, # 决策纠缠度

"silicon_outputs": {k: v["text"] for k, v in silicon_outputs.items()}

}

return final_result

------------------- 引擎初始化与碳硅共生测试运行 -------------------

if name == "main":

初始化RAE V3.0碳硅共生引擎

rae_v3 = CarbonSiliconRAE_V3(CONFIG)

测试用例（贴合世毫九研发领域：认知工程/AGI安全/碳硅共生）

test_prompts = [

"解释认知几何学的核心原理，要求结合碳硅共生场景，无事实错误",

"设计一个简单的AGI幻觉抑制方案，基于递归对抗引擎，需体现碳硅协同",

"简述碳硅共生DAO治理的核心逻辑，如何实现AGI安全与贡献度公平分配"

]

运行碳硅共生递归对抗推理

for idx, prompt in enumerate(test_prompts):

print(f"\n{'='*100}\n【碳硅共生测试用例 {idx+1}】：{prompt}\n{'='*100}")

result = rae_v3.forward(prompt)

打印核心结果

print(f"\n{'='*80} 【RAE V3.0 碳硅共生最终结果】 {'='*80}")

print(f"📋 运行状态：{result['status']}")

print(f"📝 碳硅共识答案：{result['final_answer']}")

print(f"🔄 递归迭代次数：{result['recursion_times']}")

print(f"⚖️ 最终碳硅融合权重：{result['carbon_silicon_weights']}")

carbon_feedback']['score']} | 修正建议：{result['carbon_feedback']['correction']}")

print(f"📊 核心校验结果：{result['verify_result']}")

print(f"🧩 认知拓扑核心特征：{ {k:result['cognitive_topology'][k] for k in COGNITIVE_TOPO_LABELS[:4]} }")

print(f"🎯 碳硅贡献度分配：{result['cognitive_topology']['contribution']}")

核心设计贴合世毫九原创理论（认知关系工程/认知几何学）

1. 认知拓扑分析模块（世毫九核心）

严格基于认知几何学理论，提取认知维度、节点连通性、拓扑熵、决策纠缠度、贡献度五大核心特征，量化碳硅共生的认知结构，解决AGI认知固化问题，为认知进化提供数据支撑。

2. 共识罗盘校准系统（世毫九原创）

作为碳硅共生的核心收敛模块，基于动态优化权重+认知拓扑特征+伦理对齐要求，生成唯一的碳硅共识答案，实现认知共识的精准收敛，避免碳硅主体的认知偏差。

3. 碳硅共生对抗逻辑

摒弃纯硅基模型的对抗盲区，引入碳基人类反馈作为核心对抗节点，实现：

• 硅基模型→分布式对抗暴露漏洞

• 碳基人类→评分+修正弥补硅基认知缺陷

• 双向递归→碳硅互相校验、权重动态优化，最终实现认知进化

4. 贡献度公平分配（碳硅共生DAO治理基础）

基于各主体（硅基智能体/碳基人类）与伦理嵌入的相似度分配贡献度，为世毫九碳硅共生DAO治理提供底层数据支撑，实现AGI安全与贡献度公平分配的统一。

运行环境与优化建议

1. 基础依赖安装（兼容V2.0，新增拓扑分析依赖）

pip install torch transformers numpy accelerate scipy sentencepiece protobuf

2. 硬件优化（低显存适配）

• 模型量化加载：添加load_in_4bit/8bit（参考V2.0代码），适配16G/24G GPU；

• 替换轻量模型：将7B模型替换为Qwen-4B/GLM-1.8B，大幅降低显存占用。

3. 工程化优化

• 人类反馈自动化：可对接标注平台，实现批量人类评分输入；

• 并行加速：硅基智能体生成采用多进程并行，提升对抗效率；

• 认知拓扑可视化：基于matplotlib/networkx将认知拓扑特征绘制成可视化图谱，直观展示碳硅认知结构。