最容易让人工智能系统失败的方法之一 就是让它记住太多.

大部分的"-context professional making "}方法归结为两个错误之一

• 立即把所有东西都装进去 希望模型能找出什么重要
• 重复重覆@ - @ 概要摘要 并接受漂移为生活的事实

两种方法都很昂贵,

有一个更好的模式 -}一个反映生物系统如何实际放大认知的模型

我称之为它 受限制的模糊环境拖拉 # (CFCD).#

一次判决的模式

受限制的模糊环境拖拉 是一种模式,其中概率模型提出什么是显著的,}但只有确定性规则才允许将这一突出地位向前推进来影响未来的推理或代际 .}

或者更直率一点 :

模型可能注意到.工程决定什么还在使用}MS K1

这和 受限制的模糊 和 限制的模糊MOM {\fn黑体\fs22\bord1\shad0\3aHBE\4aH00\fscx67\fscy66\2cHFFFFFF\3cH808080}刚刚应用在 时轴 代替 决策轴.

将上下文作为文本处理的核心错误@: @%

LLM 不 " remember". 它们模式@-match 上标牌@MSC3

当我们把上下文当作“"”处理时, 只需多一点文字“MS K1” 我们就会得到“:”

• 静默无声
• 不一致的术语
• 离国出逃费用
• 与先前摘要相矛盾的概要
• 将同一件事的翻译重命名五倍
• @(@ nobody knows what changed ,}但结果却改变了_)#

较长的上下文窗口无法解答此@ . @ 它们只是推迟失败@ MPK1 @

真正的问题不是 多少钱 以保持上下文为主@, @ but

活该的是什么?

CFCD 规则

CFCD强制实行硬性分离 :

“|角色”“|允许是模糊的 @? |允许成为未来的限制 ‘?’ _| |------|---------------------|--------------------------------------| -=YTET -伊甸园字幕组=- 翻译: -=YTET -伊甸园字幕组=- 翻译:

| 一代 MS K1 * 是 * 没有 *| * No *MSC3 *

@|_Anchor 仓库 @ (Ledger@) _|}没有#|是□|

概率可以 建议建议确定论决定什么可以向前拖动

确定性手段 @: 相同的输入@ + @ 相同的政策 @ MS K1}相同的锚.你仍然可以使用概率计分; 你刚刚通过固定的晋升功能 MS K2extiry 函数(MMZ},RRFMSKO5投票规则MSC6

CFCD是如何在不支付环境成本的情况下 获得上下文的好处....

1: 校对:Soup

无害方法

• 块文档
• 每个块的概列
• 摘要摘要
• 接受漂移

此失败是因为 @: @

• 早期误差化合物
• 任意调整
• 隐藏自相矛盾

CCCFD 方法

关键洞察力 : 显要检测 doZ'}不需要LLM. 您可以使用确定性 ML @(_embeddings@,}TF{-#IDF,}BMZK4B25)}找到重要的东西

DocSummamer 缩写器 执行此任务@: @%

1. 将文档分析为分段 @(_sendentenses,}标题,}列出{,}代码区块 )}
2. 生成嵌入 使用 ONNX 句子\ -\ transex {( mLM,}而非 LLM=)
3. 计算得分 使用@:
   • 与文件中央机器人相似的余弦
   • TFK-IDF 术语重要性
   • 位置重量 * @ ( @ intro@ MS K1} 结束推进 * )
   • 内容@-}类型调整 @ ( @ 说明与解释=)
4. 使用 MMR 选择上端@-K ( 最大边际关联性):
   • 与具有多样性的中子机器人相似
   • 相同的输入@→}相同的选择
5. 只对选定部分进行LLM合成

LLM 从来没有看到完整的文档.} 它在锚周围生成{,}而不是通过它们>.}

// From DocSummarizer: SegmentExtractor.cs
public class SegmentExtractor
{
    private readonly OnnxEmbeddingService _embeddingService;  // ML, not LLM

    public async Task<ExtractionResult> ExtractAsync(string docId, string markdown)
    {
        // 1. Parse document into typed segments
        var segments = ParseToSegments(docId, markdown);

        // 2. For large docs: semantic pre-filtering with multi-anchor approach
        //    - Guaranteed coverage: first/last sentences per section, constraints
        //    - BM25 candidate generation with pseudo-query from TF-IDF terms
        //    - Topic anchors via k-means clustering on sample embeddings
        if (segments.Count > _config.MaxSegmentsToEmbed)
        {
            (segmentsToEmbed, centroid) = await SemanticPreFilterAsync(segments, targetCount);
        }
        else
        {
            await GenerateEmbeddingsAsync(segments);
            centroid = CalculateCentroid(segments);
        }

        // 3. Score by salience using MMR (deterministic)
        //    Salience = lambda * sim(segment, centroid) * position_weight * content_weight
        //             - (1 - lambda) * max_sim(segment, higher_ranked_segments)
        ComputeSalienceScores(segments, centroid, contentType);

        // 4. Return top-K as anchors for synthesis
        var topBySalience = segments
            .OrderByDescending(s => s.SalienceScore)
            .Take(Math.Max(_config.FallbackBucketSize, targetCount))
            .ToList();

        return new ExtractionResult
        {
            AllSegments = segments,
            TopBySalience = topBySalience,
            Centroid = centroid,
            ContentType = contentType
        };
    }

    /// <summary>
    /// Greedy MMR selection: balances relevance with diversity
    /// </summary>

    private void ComputeSalienceScores(List<Segment> segments, float[] centroid, ContentType contentType)
    {
        var candidates = new HashSet<Segment>(segments.Where(s => s.Embedding != null));
        var ranked = new List<Segment>();

        // Pre-compute centroid similarities with content-type adjustments
        foreach (var segment in candidates)
        {
            var baseSim = CosineSimilarity(segment.Embedding!, centroid);
            var contentWeight = ComputeContentTypeWeight(segment, contentType);
            segment.SalienceScore = baseSim * segment.PositionWeight * contentWeight;
        }

        // Greedy MMR: pick best, penalise similar, repeat
        while (candidates.Count > 0)
        {
            var best = candidates
                .Select(c => new {
                    Segment = c,
                    Score = _config.MmrLambda * c.SalienceScore
                          - (1 - _config.MmrLambda) * MaxSimToRanked(c, ranked)
                })
                .OrderByDescending(x => x.Score)
                .First();

            best.Segment.SalienceScore = 1.0 - ((double)ranked.Count / segments.Count);
            ranked.Add(best.Segment);
            candidates.Remove(best.Segment);
        }
    }
}

适应性选择@: @上下文窗口意识

因为产出是 排名收藏, 您可以在运行时调整锁定计数以适应合成模型@:

public class AdaptiveSynthesizer
{
    public int ComputeAnchorBudget(ModelProfile model, ExtractionResult extraction)
    {
        // Larger context windows → more anchors
        var baseTokenBudget = model.ContextWindow / 4;  // Reserve 25% for output

        // More powerful models → can handle more complex synthesis
        var complexityMultiplier = model.Tier switch
        {
            ModelTier.Small => 0.5,   // tinyllama: fewer, simpler anchors
            ModelTier.Medium => 1.0,  // llama3.2:3b: standard
            ModelTier.Large => 1.5,   // llama3.1:8b+: more context, nuanced synthesis
            _ => 1.0
        };

        var anchorBudget = (int)(baseTokenBudget * complexityMultiplier / _avgTokensPerSegment);

        // Never exceed what we have
        return Math.Min(anchorBudget, extraction.TopBySalience.Count);
    }

    public async Task<Summary> SynthesizeAsync(
        ExtractionResult extraction,
        ModelProfile model)
    {
        var budget = ComputeAnchorBudget(model, extraction);

        // Take top-K from already-ranked segments
        var anchors = extraction.TopBySalience.Take(budget).ToList();

        // Synthesis model only sees what survived selection + adaptation
        return await _llm.SynthesizeAsync(anchors, model);
    }
}

这仍然是决定性的 : *相同的输入@ + @ 相同模型配置 \ MS K1} 同样的锁定@. 排行顺序发生一次 ;}适应只是一片切片#.

意思是您可以使用:

• 使用快速小模型, 用“ 5” 锁定来快速摘要
• 使用带有“%50” 锚的强大模型进行全面分析
• 如果第一次尝试缺乏覆盖面, 则动态调整中@-管道

关键洞察力 : *锁定是结构 \ , not prose“嵌入和MMR是决定性的”“.”“LLM”只完成最后的合成“MS K2” 与幸存下来的东西捆绑在一起。

Anchor 合同_: 如果锁定不够, 则必须进行对角和“ /” 或请求更多证据@.}

混凝土锚代表 :

{
  "policyVersion": "cfcd-v1",
  "segments": [
    {"id":"seg-12","text":"Reset requires holding button 10s","salience":0.92},
    {"id":"seg-45","text":"Factory reset clears all settings","salience":0.88}
  ],
  "coverage": "3.2% semantic sample",
  "hedging": "sampled 3% - avoid definitive conclusions"
}

翻譯: @(_Lateral Dragging})

翻译更清晰地揭示了这种模式

失败模式

翻譯句子@-_by-}句子並且你得到#:

• 不一致的术语
• 重新命名的实体
• 微妙语义流

即使有一个巨大的上下文窗口@, @ 模型仍然在 @ " feel free"}来改变语句_ MS K3{

CCCFD 方法

1. 在文档的早期@, @ exption 候选人的词汇表:
   • 适当名词
   • 技术术语
   • 重复的短语
2. 构建 a 定期分类账:
   • 目标映射
   • 信任
   • 最初的- < searen position >
3. 每个句子的:
   • 允许模糊翻译
   • 限制 使用分类账选择
   • 只有在当地证据确凿的情况下才允许偏离
4. 如果“:” 确定更新分类账
   • 一种更好的绘图方式反复出现
   • 或宣布明确推翻

何为强烈的本地证据?

• 词汇表@,}表格 @,}或定义区块%({结构提示_)}中的术语
• 配置中明确的用户覆盖
• 在上一个 W块中重复\ ( sliding window@) 且使用一致

这是确定性: 结构提示通过模式或分析器分类检测@, 不是模型判断=.

默认策略@: @ =0.08 置信度缺口 @ I,W=50块 @ MPK4}$tune per crime=).

public class TermLedger
{
    private readonly Dictionary<string, TermMapping> _mappings = new();

    public record TermMapping(
        string SourceTerm,
        string TargetTerm,
        float Confidence,
        string FirstSeenChunkId,
        int LastSeenChunkIndex,               // Track recency
        int VotesForCurrentTarget,
        int TotalVotes,                       // Preserve history
        string? ChallengerTarget = null,
        int ChallengerVotes = 0,
        float ChallengerConfidence = 0);

    public void ProposeMapping(string source, string target, float confidence, string chunkId, int chunkIndex)
    {
        source = source.ToLowerInvariant().Trim();

        if (_mappings.TryGetValue(source, out var existing))
        {
            if (existing.TargetTerm == target)
            {
                // Same as current: accumulate votes
                _mappings[source] = existing with
                {
                    Confidence = Math.Max(existing.Confidence, confidence),
                    VotesForCurrentTarget = existing.VotesForCurrentTarget + 1,
                    TotalVotes = existing.TotalVotes + 1,
                    LastSeenChunkIndex = chunkIndex
                };
            }
            else if (existing.ChallengerTarget == target)
            {
                // Same as challenger: accumulate challenger votes
                var newChallengerVotes = existing.ChallengerVotes + 1;
                var newChallengerConfidence = Math.Max(existing.ChallengerConfidence, confidence);

                // Switch if challenger has >= 2 votes AND higher confidence
                if (newChallengerVotes >= 2 && newChallengerConfidence > existing.Confidence)
                {
                    // Swap: old current becomes challenger, challenger becomes current
                    _mappings[source] = existing with
                    {
                        TargetTerm = target,
                        Confidence = newChallengerConfidence,
                        VotesForCurrentTarget = newChallengerVotes,
                        TotalVotes = existing.TotalVotes + 1,
                        LastSeenChunkIndex = chunkIndex,
                        ChallengerTarget = existing.TargetTerm,  // Preserve old mapping as challenger
                        ChallengerVotes = existing.VotesForCurrentTarget,
                        ChallengerConfidence = existing.Confidence
                    };
                }
                else
                {
                    _mappings[source] = existing with
                    {
                        ChallengerVotes = newChallengerVotes,
                        ChallengerConfidence = newChallengerConfidence,
                        TotalVotes = existing.TotalVotes + 1,
                        LastSeenChunkIndex = chunkIndex
                    };
                }
            }
            else if (confidence > existing.ChallengerConfidence)
            {
                // New challenger replaces old challenger
                _mappings[source] = existing with
                {
                    ChallengerTarget = target,
                    ChallengerVotes = 1,
                    ChallengerConfidence = confidence,
                    TotalVotes = existing.TotalVotes + 1,
                    LastSeenChunkIndex = chunkIndex
                };
            }
        }
        else
        {
            _mappings[source] = new TermMapping(
                source, target, confidence, chunkId, chunkIndex,
                VotesForCurrentTarget: 1, TotalVotes: 1);
        }
    }

    public string? GetCanonicalTranslation(string source)
    {
        source = source.ToLowerInvariant().Trim();
        return _mappings.TryGetValue(source, out var mapping)
            ? mapping.TargetTerm
            : null;
    }
}

在实际操作中,您还想要投票衰变 {(}或滑动窗口)}如此早期的错误... ..._'}#t 成为永久的.}关键在于衰变规则是确定性的\ ,}不是模型{-* dedecidedMS K6}

为什么这对调试很重要? 如果翻译翻转 {"} factory reset"你就可以切换分类账,看看时间和原因

chunk-12: "factory reset" → "Werkseinstellungen" (votes: 3, conf: 0.82)
chunk-47: challenger "Zurücksetzen" reaches 2 votes, conf: 0.91
chunk-47: SWITCH - "factory reset" → "Zurücksetzen" (old mapping preserved as challenger)

没有猜测@. @ no\ "}这个模型刚刚决定了 @". @ inspectable @MS K3#确定性 @MSC4}(可审计的) @.{

这给了您@ : @ @

• 本地流畅 @(模范手柄
• 全球一致性 (Ledger执行术语
• 连带成本 %( 不需重新-}翻译为一致性=#)
• 可审计的可审计决定 @ (=ledger is acceptable #)#

这就是为什么 术语一致性 无法用 @ " @ just more conformation@ MS K1}解决

这不是内存 @ - @ it is constraint propagation

CFCD 确实 否 给模型内存@. @%

它给出 系统系统 内存@. @%

模型=:

• 不具有状态
• 无法决定什么已经存在
• 不自上下文

系统@: @%

• 仓库锚
• 强制约束
• 过期灰色突出度
• 明确控制寿命

过期失效规则 不是模特儿- 决定了):

• 时间: -_ based_ MS K1_ hold 锁定在 T 未被引用
• 使用@ - @ based @ MS K1 @ 零点击的锁定 N 随后的块块衰减
• 相悖性-}基于 在 W 块的滑动窗口中, 挑战者拥有“ ≥2” 选票并超过当前信任度

这种区别就是一切 .

flowchart TB
    subgraph Model["Probabilistic Model"]
        M1[Detect Salience]
        M2[Generate Output]
    end

    subgraph System["Deterministic System"]
        S1[Promote Anchors]
        S2[Store in Ledger]
        S3[Enforce on Generation]
        S4[Expire Stale Context]
    end

    M1 --> S1 --> S2
    S2 --> S3 --> M2
    S2 --> S4

    style Model stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
    style System stroke:#22c55e,stroke-width:3px

CFCD 管道

这是首个“-”类对象的分类账图案@ :

flowchart LR
    S[Stream: chunks/sentences] --> M[Model proposes salience]
    M --> P[Promotion rules]
    P --> L[Ledger / Anchors]
    L --> G[Generation constrained by anchors]
    G --> O[Output]
    L --> E[Expiry rules]
    E -.-> L

    style L stroke:#22c55e,stroke-width:3px
    style P stroke:#22c55e,stroke-width:2px
    style E stroke:#22c55e,stroke-width:2px
    style M stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
    style G stroke:#f59e0b,stroke-width:2px

绿箱是决定性的 . 橙盒是概率性的. 分类账座落在它们之间

实践的改变是什么?

三班三班 :

• 你停止不断的传言
• 你坚持 键入锁定
• 您将分类账作为 API,}而非提示处理

迅速成为 视图视图视图 而不是分类账本身@.

账簿不是上下文 . * It'* 是一份合同 .

什么算作 anchor @ ? @

锁定器不是"}重要的文字 *".}它们就是 结构化事实 限制生成的源码@: @%

• 术语绘图: factory reset → restore factory settings
• 实体和身份证: ProductName, ModelNumber, UserID
• 制约因素:: MS K1 重置需要按住按钮 10s"
• 用户首选项 @ /_}样式限制使用正式的语调 ", @ @"_英国拼写@"}
• 覆盖面元数据: MS K1 语义样本 , I5 锚"
• 版本: policyVersion: "cfcd-v1", anchorSchemaVersion: 2

点是“: 锚不是prose. 他们是结构MS K2 该模型围绕它们写着“MSC3”

生物对齐

这是类比 , 而非生物主张 MS K1 点是选择性合并 , 点不是字面机制

脑部不重放整个感官流@. @%

他们叫"他们"

• 显要度
• 有选择性合并
• 抑制噪音
• 冻结一旦稳定

语言M,#运动技巧 @,}和感知都依赖 向前移动@- @}@,_不是生的回忆#.}

CFCD是同一原则 ,实施机械化.

生物系统| |------------------|-----------------| 注意: ) MS K3 盐度检测: @(fuzzy)@| @| @(#有什么可以记住的吗? -=YTET -伊甸园字幕组=- 翻译: @|回想起#(} 什么是要检索@) {| *Ledger查询> <( deterministic) _|}

统一模式

CFMOM和CFCD也是从不同角度看待的同一种想法:

*

三人都遵守同样的规则 :

概率建议... .... 确定论持续存在...

一旦你内化了规则 , 大多数的"AI 系统设计"不再神秘

flowchart LR
    subgraph CFP["Part 1: Constrained Fuzziness"]
        P1[Single Proposer] --> C1[Constrainer] --> O1[Output]
    end

    subgraph CFMoM["Part 2: Constrained Fuzzy MoM"]
        P2A[Proposer A] --> CS[Consensus Space]
        P2B[Proposer B] --> CS
        P2C[Proposer C] --> CS
        CS --> C2[Coordination Constrainer] --> O2[Output]
    end

    subgraph CFCD["Part 3: Context Dragging"]
        T1[Time T] --> A1[Anchors]
        T2[Time T+1] --> A1
        A1 --> C3[Constrained Generation] --> O3[Output]
    end

    style CFP stroke:#22c55e,stroke-width:2px
    style CFMoM stroke:#3b82f6,stroke-width:2px
    style CFCD stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px

为什么这不是主流

因为它

• 用于一致性的 - 处理@ MS K2 @
• 与小型模型一起工作 @(}做重型升降机#)
• 在演示中看起来无聊无趣 @(_no @MS K1#imergency memory@"}声称$)
• 显著的失败减少 @ ( @ 失败是明确的@ MS K1 @ {
• 需要真正的系统来思考 @(}不只是即时工程_)

换句话说,“:”它生产时的可选性 “,”不是“HypeQ.”

Anti-( Patters) 此替换

执行量

最普通的 mostlylucid @. @ 短暂 是使 CFCD 具有实用性的基底@.}如果您已读过背景文章'}#t

• 火和火 - 哲学
• 短期执行图书馆 *- 实施
• 短讯信号 - 信号 MS K1 驱动协调
• 学习LRU @-}为什么绑定的记忆很重要

-=YTET -伊甸园字幕组=- 翻译: |--------------------|-----------| | 信号 -=YTET -伊甸园字幕组=- 翻译: | 环形窗口 | @ 无未锁定的@ MS K1 @ memory @ " @ I| @ | 驱逐规则 @| @ 忘记是明确的 @ | @ | 流滑过期 | stale 上下文自动过期@| | 信号传播 螺旋桨在未发生突变的情况下向前移动

时间不代表 @ " @ remember@ MSC1 @ it 决定可以记住什么\ ,}和多久.

CFCD要求的正是这个 .

public class CFCDCoordinator
{
    private readonly SignalSink _sink;
    private readonly TermLedger _ledger;
    private readonly TimeSpan _anchorLifetime = TimeSpan.FromHours(1);

    public void PromoteAnchor(string term, string translation, string chunkId, int chunkIndex)
    {
        _ledger.ProposeMapping(term, translation, 0.8f, chunkId, chunkIndex);

        // Emit signal for observability (key = chunkId for correlation)
        _sink.Raise($"anchor.promoted:{term}", key: chunkId);
    }

    public void ExpireStaleAnchors()
    {
        var cutoff = DateTimeOffset.UtcNow - _anchorLifetime;

        // Ledger entries older than cutoff without recent usage are removed
        // This is deterministic, not model-decided
        _ledger.ExpireOlderThan(cutoff);
        _sink.Raise("anchors.expired");
    }
}

文件翻译

将它汇集在一起,以完整文件翻译管道:

public class CFCDTranslationPipeline
{
    private readonly ILlmService _llm;
    private readonly TermLedger _ledger;
    private readonly SignalSink _sink;
    private readonly int _seedChunks = 3;  // K: configurable seed window

    public async Task<TranslatedDocument> TranslateAsync(
        Document source,
        string targetLanguage)
    {
        var chunks = Chunker.Chunk(source, maxTokens: 500).ToList();
        var translated = new List<TranslatedChunk>();

        // Phase 1: Extract terminology candidates (first pass, fuzzy)
        // Seed from first K chunks: front-loads terminology, avoids churn later
        for (var i = 0; i < Math.Min(_seedChunks, chunks.Count); i++)
        {
            var chunk = chunks[i];
            var candidates = await _llm.ExtractTerminologyAsync(chunk);
            foreach (var term in candidates)
            {
                _ledger.ProposeMapping(
                    term.Source,
                    term.ProposedTranslation,
                    term.Confidence,
                    chunkId: chunk.Id,
                    chunkIndex: i);
            }
        }

        _sink.Raise("terminology.seeded");

        // Phase 2: Translate with ledger constraints
        for (var i = 0; i < chunks.Count; i++)
        {
            var chunk = chunks[i];

            // Get canonical translations for terms in this chunk
            var constraints = ExtractConstraints(chunk, _ledger);

            // Translate with constraints (model must respect ledger)
            var result = await _llm.TranslateWithConstraintsAsync(
                chunk,
                targetLanguage,
                constraints);

            // Update ledger with any new terms (deterministic rules)
            foreach (var newTerm in result.NewTerminology)
            {
                if (ShouldPromote(newTerm, _ledger))
                {
                    _ledger.ProposeMapping(
                        newTerm.Source,
                        newTerm.Target,
                        newTerm.Confidence,
                        chunkId: chunk.Id,
                        chunkIndex: i);

                    _sink.Raise($"anchor.promoted:{newTerm.Source}");
                }
            }

            translated.Add(result.Chunk);
        }

        return new TranslatedDocument(translated, _ledger.GetAllMappings());
    }

    private bool ShouldPromote(TermCandidate term, TermLedger ledger)
    {
        // Deterministic rules, not model judgment:
        // - Proper nouns always promoted
        // - Technical terms promoted if repeated
        // - Common words never promoted
        return term.Type == TermType.ProperNoun ||
               (term.Type == TermType.Technical && term.OccurrenceCount >= 2);
    }
}

结束式思考

大部分人工智能系统犯的错误是假设通过记忆来改进情报 更多.

在实践中,通过决定什么是情报规模 再也不用再去想.

CFCD是你们如何做到的 不骗自己 .

系列丛书

-=YTET -伊甸园字幕组=- 翻译: |------|---------|------| | 1 | 受限制的模糊 @|单元件 @ |# | 2 | 限制的模糊MOM | 多元件| @| @ @ 3 @ @ @ | @ constraced Fazzy control drogging @ I( @ 这篇文章 @ MPK4 @ @ *|时间@ MS K6_ memory @ MCK7 @ | 4 | 图像摘要器 实际实施

所有三种模式都具有相同的差异性 : 建议的概率元件.

缩略 使用 LLM 的十诫 将这些规则编纂成法律 DISE 建筑结构 用于代码进化的 . Bot 检测 用于请求分类的应用程序@. DocSummamer 缩写器 用于文档检索的应用程序@. @% 图像合成器 用于图像分析的工具@.

不同的域@.}相同模式 @.}相同的规则_. DoomSummamer 毁灭成像器 平行长“-”窗体文档生成 +-}运行摘要,}负提示{,}实体连续性,}和漂移探测保持同步的LLM调用一致

下一步#: 实际实施

部分#4 现在可用@ : @% 图像总结器 @ : @ a Consstrated Fuzzy 图像 RAG 引擎. 它在波-基影像分析管道中执行所有三种图案 —ColorWave计算事实,VisionLlmWave 提议,图像Ledger积累突出的特征*MS K5和确定性选择限制了输出=. GithubMS .com/scottgalMS K2卢西德拉格.