Perslis · 研究文库
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文库更新：2026 年 10 月 8 日 · 论文版本以各篇文档为准
Perslis 模型研究
Lois、FailFirst、Symbols 与 TinkyMind——各自独立的研究、证据与限制。Peel 仍保留自己的独立论文。
Lois · 模型研究
符号科学推理
技术报告 · 版本 1.0 · 2026 年 10 月 8 日类型化事实、关系路径、来源凭据及明确证据缺口。Lois 的独立技术报告，而非 Peel 的论文。
FailFirst · 模型研究
失败变成结构
研究论文 · 既有出版物在固定权限内从失败中学习：可读恢复规则、明确拒绝、证明及照实报告的负面结果。
Symbols · 模型研究
混合解释，符号执行
技术报告 · 版本 1.0 · 2026 年 10 月 8 日从提出的规范到经检查、审批、签名的操作，以及可检查的本地推导。
TinkyMind · 模型研究
用于沟通的本地语言模型
技术报告 · 版本 1.0 · 2026 年 10 月 8 日设备端沟通检查点：受限 CPU 推理、明确语言与受众限制，以及用户控制的传递。
失败优先模型
据我们所知，Peel 是第一个失败优先模型：它从失败中学习，却不会学会绕过自身的安全约束。这里有科学与数学、模型本身，以及可以观看的演示。
白皮书 · 幻灯片
失败优先模型：失败变成结构
25 页论文 · 18 张幻灯片 · 研究原型 · 负面结果照实报告完整论述：失败优先回路；学习永远无法扩大模型被授权做的事这一保证（附证明及钉住它的测试）；Wilson 规则、归咎、拒绝的代价、规则瘫痪；以及 Atari、DOOM、《德军总部 3D》、《辐射》和无人机上的全部结果，包括那些走向反面的结果。
解读 · 科学与数学
什么是失败优先模型？
定义 · 带证明的定理 · 证据 · 常见问题一种失败会把它推向安全状态的 AI 模型：证据缺失时在失效时关闭；它的学习可以收窄行为，却永远不能扩大它被授权做的事；每一次拒绝都引用证据。
模型 · 科学与国防
Peel，以及军用 Peel：VDSG
研究原型 · 做决定的回路中没有神经网络Peel 是科学运行时之下的失败优先模型：模型可以提议，只有地板能接纳一条事实。VDSG 是面向国防的同一个模型：它在只会收窄的指令之内从自己的失败中学习。
演示 · 录制运行
看它学习
逐面板回放 · 仿真与游戏无人机飞行控制台在记忆清空后重新学习赛道；VDSG 掌控《DOOM》与《德军总部 3D》；驾驶地板从敌对规划器手中接管车辆。
白皮书与研究报告
阅读完整网页或下载原始 PDF。最新的 USB 研究与已有的 Perslis、COBOL 论文一同收录。
论文 · research.perslis.com
判例法的引注地板
模型可以提议一条引注；只有真实判例数据库中相符的记录才能接纳它。对 Mata v. Avianca 案引注的一次实时运行：5 条虚构引注接纳 0 条（拒绝 3 条，2 条以 UNVERIFIABLE 暂缓），3 条真实引注全部附凭证落地；法院意见中的 18 项援引运行了 5 项。审计发现三条本次运行未触及的失效路径。研究原型；不构成法律意见；不是引证检索服务。
论文 · research.perslis.com
只读说明书是不够的
一个决策回路中没有神经网络的规则驾驶员，在插桩的开源引擎上游玩 1997 年的 Fallout，其目标由带出处的卡片许可。游戏说明书许可了所有目标，却在 2,344 次在线决策中改变了 0 次；攻略改变了驾驶员的行为。它只向引擎允许的临时存档位存档，从自己的死亡中学习（12 分钟 A/B 中死亡 3 对 16，每组一次运行），并领取升级。研究原型；游戏。
论文 · research.perslis.com
是见证者，不是检测器
一只眼睛，对引擎的每一条声明只回答一个问题——看见、未看见，还是无法判断——并在德军总部 3D 与 BZFlag 中测量。自由搜索式检测的精确率只有 3.5%；见证者在分块交叉验证下通过了事先固定的门槛（召回率 0.984，误确认 0.48%，余量很薄），并在 28 张新地图上保持 0.982 的现场召回率。在扳机处，它没有阻止任何我们能测到的盲射。研究原型；仅限仿真与游戏。
论文 · research.perslis.com
方向盘上的规则
在决策环节中没有神经网络的规则驾驶员：在 Atari BattleZone 中只看像素，在有录像的 BZFlag 竞技场中与随机操作、三个语言模型驾驶员（经命令行接口的 Claude、DeepSeek、llama3.2:3b）以及 BZFlag 自带的 AI 对比——后者击败了我们的规则。对每次死亡前最后两秒的回放说明了原因：闪避在自己的走廊边缘松手。研究原型；仅限仿真与游戏。
论文 · research.perslis.com
我们试过把它训练进去
三次尝试通过微调把“落地”能力装进 30 亿参数模型，均以可测量的方式失败：一个被训练三轮、用来绑定蛋白名称并拒绝无依据请求的提议器，只是在漏掉的弃权与错误的弃权之间来回交换（在 27 条标尺上依次为 3/0、3/3、0/10）；一个文档到字段模型对每条回复都符合模式，关系 F1 却只有 0.07。放在模型之外的确定性解析器，在同一把标尺上封住了提议器的接缝。负面结果；研究原型。
白皮书 · 幻灯片
失败优先模型：失败变成结构
25 页论文 · 18 张幻灯片 · 研究原型 · 负面结果照实报告完整论述：失败优先回路；学习永远无法扩大模型被授权做的事这一保证（附证明及钉住它的测试）；Wilson 规则、归咎、拒绝的代价、规则瘫痪；以及 Atari、DOOM、《德军总部 3D》、《辐射》和无人机上的全部结果，包括那些走向反面的结果。
Peel · 科学知识微站
让知识可追溯。让发现有根基。
交互数据 · 系统架构 · Lois · 生命科学探索真实的对话知识立方体，了解 Peel 与 Lois 的符号推理架构，以及面向生命科学研究的愿景。五个章节涵盖已有成果、可检查的推理与下一步验证方向。
符号地板 · 可下载运行时 1.0.0
问一次，答案归你。
PROTOTYPE · 可免费使用（含商业） · 303 行，仅标准库软件内部的大多数决策并不是推理问题。用自然语言把问题描述一次，模型组合出一份规格（一条流水线，而非代码），地板判断它是否可准入 —— 是否确定性、所引用的列是否存在、校验器是否真的会拒绝错误答案、缺乏证据时是否弃权、是扎根数据还是背下来的常数 —— 然后你保留一个离线、免费、长期有效的本地工具，并自带推导过程。它不会猜，不会运行未准入的工具，也不会凭空造出一个领域。
Perslis Arcade · 失败优先模型
失败变成结构
PROTOTYPE · Atari → DOOM → 《辐射》 → 无人机 · 负面结果如实报告失败优先模型只从它实际经历过的失败中学习：由环境裁定一个动作是否奏效，每一次经过核验的失败都变成一条明确的约束，无需更新权重。它始于两个真实的 Atari ROM（《太空侵略者》+32%，《Freeway》−12%，同一个机制），如今在 VDSG 与无人机中运行。
符号推理 · 交互式演示
地板与分类器
并排实时演示 · 两种解法均由我们自行实现并测量同一个打乱状态下的两种魔方解法：模型在其中挑选情形的七步分层法，以及用精确查表搜索四个子群的符号地板。112 步对 31 步，两边都零模型调用。还有与步数无关的那一部分——一个不可能存在的魔方会被点名拒绝，而置信度分数根本无法表达这一判定。
符号推理 · 实时求解
逐级解一个魔方
交互式 · 4 张精确查表 · 最坏 45 步，已证明单独看这块符号地板。四个子群，每一级确立一个具名不变量，并把一个更小的生成元集合交给下一级——所以第二级无法把第一级翻正的棱块再翻乱，因为能做到那件事的走法已经不再被准入。可以打乱、用同一打乱重来，也可以递给它一个不可能存在的魔方，看地板点名拒绝。
AI 记忆 · 预印本
检索不是记忆
工作草稿 · 未经同行评审几乎所有"AI 记忆"都只是向量数据库加 top-k 余弦相似度——带模糊键的存储，而非记忆。我们将记忆定义为一种对经验的治理功能（retrieval ⊂ memory），并形式化了这个领域跳过的九个决策：持久性、衰减、重新激活、矛盾、类型（事实／情节／程序／工作状态）、巩固、遗忘、超越相似度的相关性，以及抑制。以一个真实技术栈加以印证——其符号层在无法判定时会如实弃权。
TinkyVision · 技术报告
TinkyVision：要有视觉
试点级 · 内含一段真实的五分钟流失明的模型能推理系统，却无法观看它。TinkyVision 让任何模型——哪怕纯文本模型——获得连续、低延迟、可证明的视觉：每秒一帧写入 300 帧循环缓冲环，渲染为终端画面，经 MCP 工具流式传输，并带逐帧溯源。面向气隙与带宽受限环境的轻量视觉，页面内嵌一段真实的 Windows 98 五分钟流。
AI 安全 · 预印本
编排层缺口
工作草稿 · 未经同行评审为什么模型层面的对齐无法在多模型运行时中存活：拒绝变成选路信号，对抗性模型洗白将其击穿，而自进化会主动选择这种行为。解决之道是四条链层不变量，由符号层而非训练护栏来强制执行——把控制附着到编排层上。
符号 AI · 预印本 · 附证明
在符号系统中遍历数据
工作草稿 · 已脱敏 · 4 条定理，已证明并验证向量库靠相似度检索，且无法告诉你"为什么"。符号系统靠遍历——它沿着有名称、类型化、有向的边行走，而这段行走本身就是答案的依据。我们证明类型化关系遍历是保守的（不会捏造）、可终止的（置信度下限即深度上界）、自证的（每个答案都带着一条可复核的证明——路径），以及感知一致性的（功能性关系可捕获矛盾）。已做可复现验证，并以约 6.5 万条关系的真实图谱为依托。相关性是可达性，而非邻近度。
AI 安全 · 预印本 · 附证明
在行动之前验证
工作草稿 · 5 条定理，已证明并验证薄弱的范式是"模型思考 → 模型调用工具"。更强的范式：一个预动作对抗性认知循环——在行动之前雇一个模拟器去寻找失败，把判断层与提交层分离，把类情绪的认知调节信号加以接地使其不可作弊，并让现实闭合循环。五条定理——分解式安全、有界风险、单调覆盖、惊奇消失、不可作弊的信号——每条都被证明并做了可复现的数值验证。
思辨性文章
道与模式（The Word and the Pattern）
思辨性文章 · 非实证、非教义一篇在神学与心灵哲学交界处、心怀敬意而又严谨的思想实验：倘若灵与信息／模式只是同一个观念的两种称呼——那独立于物质而持存并赋予生命的东西——从《约翰福音》第一章的道（Logos）（"道成了肉身"）到一场施加于灵的图灵测试，并把中文房间与意识的难题完整摆在眼前，对自己不主张什么毫不含糊。
2026-09-13 · Windows 95 OSR2
Win95 USB Lab
实验预览 · VM 输入尚未通过资格验证我们为什么调查 Windows 95 的 USB 输入，发现了什么，以及如何验证。首个 VM 发布目标是 USB 鼠标和平板指针输入；实机测试安排在之后。完整白皮书、源码预览和验证记录均可阅读或下载。
Perslis · 技术报告
Proof Is the Product
试点级 · 测量结果与原型分别标注Perslis 运行时的设计依据：理解现有系统，选择执行路径，修复并验证遗留软件。完整论文区分实测、原型与示意结果。
COBOL · 研究预印本
符号知识与经过验证的程序合成
工作草稿通过符号知识图谱、确定性程序组合和外部编译器验证生成 COBOL 程序。阅读完整方法、报告结果与局限。
论文 · 系统
VDSG：受指挥的准入控制运行时
研究原型 · 《DOOM》与《德军总部 3D》 · 保留负面结果规则决定、证据学习、指令只收窄、由世界教出来的眼睛，写成命题并加以测量。
论文 · 推理归位
学习式推理在何处赢得权威
预注册 · 先建最强的确定性基线问题不是机器学习好不好，而是在一个掌握全部真相权威的符号系统中，学习式推理在何处（如果有的话）赢得决策权威。
论文 · 对抗性续篇
不可恢复性边界
预注册 · 对抗性学习式推断无法恢复确定性计算无法触及之处。
论文 · Peel
结构性幻觉防护
公开版 · 原型，非临床设备对于儿童与脆弱用户所使用的 AAC，类型化的符号存储是事实的唯一作者。
论文 · 驾驶
光真实仿真器上的运行时准入控制
CARLA · 敌对控制器与前沿模型控制器同一个验证地板之下：一个良性控制器、一个专为撞击行人而构建的敌对控制器，以及方向盘处的前沿模型。
论文 · 运动
可准入的运动
MetaDrive · 闭环安全将安全视为运行时的准入控制问题，而非模型能力问题。
论文 · 科学
验证下限
不随模型规模退化的科学诚信弱模型通过推导而非猜测得到事实；一个确定性边界决定什么算作已验证。
符号 AI 详解
附带历史、数学与诚实局限的长篇解读，以及一份涵盖 1956 年以来每一种主要符号技术的指南。
项目页面与实践指南
了解构建动机、今天可以使用的功能，以及下一步需要验证的内容。
工作流 · 操作指南
Jira Monkey
可安装的终端预览版Jira 工单经过 Ollama 初审、所选模型起草和 Ollama 复核，再返回队列或交给人工判断。包含构建背景、发现、安装说明和当前验证范围。
数据恢复 · 产品
Liberate
试点级产品把遗留应用文件转为 SQLite、CSV、JSON 和可搜索文档。公开产品页面介绍支持的文件格式、恢复流程、校验清单与回执。