让信号通过物理冲刷自然形成沟壑，让答案自然浮现。
一个基于中国传统八卦演化的智能体架构。
输入一段中文文本，引擎把它当作物理信号注入八卦空间，让八条物理力量（级联追逐、物极必反、冷却衰减、蒸汽凝结、地震重置……）在空间中自然演化，最终浮现出卦象分布和结晶词。
不需要任何大语言模型在线运行。嵌入表是静态几何数据，只做空间计算。
它不是占卜工具，也不是 LLM 插件。它是一个独立的物理格式文本感知器。
传统 NLP：文本 → 分词 → 特征提取 → 分类 → 匹配 → 答案。每一步都是人为定义的映射。
这个引擎反过来：不做任何映射，让场自己决定结果。
- 八卦不是 8 个语义标签（乾 ≠ 天 ≠ 领导 ≠ 刚健）
- 八卦是物理空间的 8 个方位
- 文本是注入这个空间的物理信号
- 卦象分布是物理演化后的浮现结果，不是预定义的分类
引擎的每一行代码遵守同一条原则——不替场做决定：
| # | 铁律 | 含义 |
|---|---|---|
| 1 | 不筛选 | 所有信号都进场，不丢弃 |
| 2 | 不特征提取 | 不从信号里抽取人工统计量 |
| 3 | 不投影 | 不把高维信号压到低维空间 |
| 4 | 不匹配 | 不做信号与卦位的对应匹配 |
| 5 | 不量化 | 不把连续信号离散化 |
| 6 | 不加权 | 不做线性加权合并 |
| 7 | 不仲裁 | 场自决，没有裁判 |
违反任何一条 → 结果就不是物理浮现，而是人为定义。这是整个项目最硬的设计约束。
卦象分布是物理演化的浮现结果。答案不是算出来的，是浮现出来的。
引擎内部是一个完整的动力学系统——有自己的吸引子、相变和稳态。输入相同文本，输出确定一致（同输入 → 同输出，无采样随机性）。
文本输入
│
├── 线① 汉字物理（硬物理）
│ 码点差 → 方向角
│ 位图密度 → 气量
│ 标点/数字 → 辅助角度
│ → qi_physics（8维物理向量）
│
├── 线② 词网络（软物质）
│ 分词 → 7B嵌入表(3584D) → PCA(256D)
│ → 词间语义距离图 → 热扩散
│ → qi_semantic（8维语义向量）
│
└── 线③ qi_field（背景温度）[可选]
外部传入的背景温度梯度
不传则均匀 = 无信号
三条热源各自独立注入 v94 气场演化
→ 隔离演化（互推互拉，不先加总再缩放）
→ 场自决收敛方向
→ 卦象分布 + 结晶词
三条线不做加权合并——它们在 v94 物理场里隔离演化，各自作为热源参与级联追逐和蒸汽凝结，场自己决定哪条更热、哪个卦位胜出。
v94 气场的物理图像是一个水循环系统：
| 物理过程 | 机制 | 效果 |
|---|---|---|
| 冲刷（flow） | 每卦独立 flow_rate × depth × factor | 深者更深（正反馈） |
| 衰减（decay） | 常数衰减 | 防无限增长 |
| 级联追逐（cascade） | 相邻卦位差值驱动流转 | 强者带动弱者 |
| 物极必反（sin） | sin(极端度 × π) 触发地震 | 极端状态自动重置 |
| 冷却（cooling） | 主导卦自冷 | 防一卦垄断 |
| 蒸汽凝结（softmax） | 深度 → 概率分布 | 最终输出卦象 |
- Python 3.10+
- Windows（位图渲染依赖宋体字体，Linux 需替换字体路径）
pip install numpy Pillow tokenizers gguf引擎需要预训练词嵌入表做语义空间几何计算：
| 文件 | 大小 | 说明 |
|---|---|---|
data/qwen7b_embed_tokens.npy |
~2GB | Qwen2.5-7B 的词嵌入权重表 |
data/pca_256_proj.npz |
~3MB | PCA 投影矩阵（3584D → 256D） |
data/tokenizer.json |
~数MB | 分词器配置 |
嵌入表来自 Qwen2.5-7B 开源模型。引擎只做静态几何计算（余弦距离、PCA 投影），不需要模型在线运行。这不是"接模型推理"，是"用模型的权重做空间里的距离计算"。
from engine_v9 import EngineV9
engine = EngineV9(hour=14) # hour 用于时间偏置，可选
# 纯物理推演（不需要任何外部服务）
result = engine.perceive("今天升职了很开心！")
print(f"胜卦: {result.winner}") # e.g. "乾"
print(f"分布: {result.distribution}") # 8卦概率分布
print(f"CV: {result.cv:.2f}") # 集中度（越高越确定）
print(f"结晶词: {result.word_crystal}") # e.g. ["升职", "开心", "今天"]河图是多模型信号源，提供额外的语义热源。不是核心依赖，是可选增强。
hetu_texts = [
"升职意味着新的责任和挑战",
"这是一个值得庆祝的时刻",
# ... 多段来自不同模型/温度的视角
]
result = engine.perceive("今天升职了很开心！", hetu_texts=hetu_texts)cd finding-order/engine
pytest test_framework/ -v # 全量（97条）
pytest test_framework/ -v -m "not slow" # 跳过嵌入表加载的慢测试
pytest test_framework/test_core.py -v # 仅核心物理验证 ┌──────────────────┐
│ 文本输入 │
└───────┬──────────┘
│
┌─────────────┼─────────────────┐
│ │ │
┌────────▼──────┐ ┌───▼──────────┐ ┌────▼──────────┐
│ 汉字物理 │ │ 词网络 │ │ qi_field │
│ 码点→方向角 │ │ 嵌入→PCA→图 │ │ (背景温度) │
│ 位图→密度 │ │ →热扩散 │ │ [可选] │
└────────┬──────┘ └───┬──────────┘ └────┬──────────┘
│ │ │
└─────────────┼─────────────────┘
│ 隔离演化（互推互拉）
┌───────▼──────────┐
│ v94 气场演化 │
│ 冲刷·级联·物极 │
│ 冷却·凝结·地震 │
└───────┬──────────┘
│
┌─────────────┼─────────────┐
│ │ │
┌────────▼──────┐ ┌───▼───────┐ ┌───▼──────────┐
│ 卦象分布 │ │ 结晶词 │ │ 外围层 │
│ 8卦概率 │ │ top-k词 │ │ 记忆·C层· │
│ + 胜卦 │ │ (热场浮现)│ │ 观察者 │
└───────────────┘ └───────────┘ └──────────────┘
engine/
├── engine_v9.py # 交汇处理器（三条线 + 词网络 + 结晶）
├── core_enhanced.py # v94 气场演化核心（水循环动力学）
├── bagua_nn.py # 八卦神经网络（64卦路径映射）
├── language_qichang.py # 语言气场（结晶词 → 自然语言句子）
├── mouth.py # 嘴巴（卦象 → 路径 → 文本输出）
├── memory_layer.py # 记忆层（初态微偏置，不改场）
├── c_layer.py # C层推理（旁路日记，不碰场）
├── observer_layer.py # 指涉层（跨轮观察，只读）
└── test_framework/ # 97条自动化测试
hetu/
├── pipeline.py # 多模型信号管线
├── backend.py # 模型管理（llama-server 启停切换）
├── bridge_v3.py # 蒸汽桥接（多源信号 → 8卦qi）
├── cluster.py # 信号聚类（TF-IDF 语义向量 K-means）
└── breathing.py # 呼吸回路（回答回灌 → 场更新 → 再推）
这个引擎不是 LLM 的替代品，也不是 LLM 的插件。它是一个平行的感知格式：
| LLM | 八卦物理引擎 | |
|---|---|---|
| 输入 | token 序列 | 物理信号 |
| 处理 | 注意力机制 | 物理演化（冲刷/级联/凝结） |
| 输出 | 下一个 token | 卦象分布 + 结晶词 |
| 可解释性 | 低（黑箱） | 高（每一步物理过程可追踪） |
| 确定性 | 低（采样随机） | 高（同输入 → 同输出） |
它可以作为 LLM 的物理格式化前层——先跑引擎得到卦象分布，再把分布信息注入 LLM 的 prompt 上下文。但引擎本身完全独立运行，不依赖任何 LLM。
高极端度 + 低 CV + 河图高度共识但 qi 不够陡峭。物理类比：满油箱没火花塞。
某些卦位（兑/离/震/巽）在特定输入分布下可能永不成为胜卦。这不是 bug，是场的自然行为——所有 8 卦都有非零分布参与计算，只是能量最集中的卦位更容易胜出。
暴力洗脑触发免疫反应（级联高烧），温柔渗透绕过免疫。河图的多模型多样性是天然免疫层。
本项目由人类与 AI 智能体协作开发完成。
人类负责物理直觉、架构约束和铁律审查。AI 智能体负责代码实现、测试验证和架构审计。两者在同一工作空间中持续对话，每个设计决策都经过物理讨论而非工程妥协。
这种开发方式本身也是引擎思想的一部分——人定义物理约束，机器负责在约束内探索，场自决结果。
| 日期 | 里程碑 |
|---|---|
| 2026-06 | v91 铁律公式确立（冲刷动力学基石） |
| 2026-06 | v92 多模型异构信号 + 诚实感中间件 |
| 2026-06 | v93 物极必反 + 太极完整架构 + 敏感性验证 |
| 2026-07 | v94 气场演化 + 汉字物理 + 词网络 + 铁律审查 |
| 2026-07 | engine_v9 三线汇合 + 隔离演化 + 97条测试全绿 |
待定
八卦不是坐标系。八卦是描述语言。 场不是工具。场是物理实体。 答案不是算出来的。答案是浮现出来的。