终于找到想法相同的人了，我们的意见似乎惊人的一致。我也一直在思考如何把AI从“黑箱”变成可理解、可控制的系统。
LiE 的核心只有一句话：查表即执行，逻辑即坐标。
什么意思？
把所有的逻辑规则——法律条文、数学公式、行业规范——预先编码到图片的像素里。
每个像素的坐标就是一个逻辑地址，RGB值就是指令或下一级地址。
当用户提问时，大模型把自然语言翻译成坐标，插件按坐标查像素，按像素跳转，直到路径终点。
-
偏移量加权：选路可模糊，结果必确定
-
三档自适应：微偏直行，中偏轻思，大偏重寻
结果是什么？
-
零幻觉：逻辑走迷宫，不猜答案
-
无限深度：嵌套多少层，推理就多深，不占上下文
-
即插即用：逻辑像素化，图片就是技能包，跨模型通用
这和你把神经网络拆成基础数学运算是一样的——
你把训练拆到最底层，我把推理也拆到最底层。
一个管“怎么学”，一个管“怎么确定”。
结论：
这么一看，LiE与你的项目简直是天作之合。一个管“怎么想”，一个管“怎么确定”。如果你感兴趣，可以看看我的项目（请在Infinite-Virtual与Infinite-Vessel内使用关键词查找），也许我们能碰撞出更有趣的东西。
终于找到想法相同的人了，我们的意见似乎惊人的一致。我也一直在思考如何把AI从“黑箱”变成可理解、可控制的系统。
LiE 的核心只有一句话：查表即执行，逻辑即坐标。
什么意思？
把所有的逻辑规则——法律条文、数学公式、行业规范——预先编码到图片的像素里。
每个像素的坐标就是一个逻辑地址，RGB值就是指令或下一级地址。
当用户提问时，大模型把自然语言翻译成坐标，插件按坐标查像素，按像素跳转，直到路径终点。
偏移量加权：选路可模糊，结果必确定
三档自适应：微偏直行，中偏轻思，大偏重寻
结果是什么？
零幻觉：逻辑走迷宫，不猜答案
无限深度：嵌套多少层，推理就多深，不占上下文
即插即用：逻辑像素化，图片就是技能包，跨模型通用
这和你把神经网络拆成基础数学运算是一样的——
你把训练拆到最底层，我把推理也拆到最底层。
一个管“怎么学”，一个管“怎么确定”。
结论：
这么一看，LiE与你的项目简直是天作之合。一个管“怎么想”，一个管“怎么确定”。如果你感兴趣，可以看看我的项目（请在Infinite-Virtual与Infinite-Vessel内使用关键词查找），也许我们能碰撞出更有趣的东西。