DaoTi Open Source

四方映川

道体基座 · 开源实证

融合东方智慧与人工智能，以退化基态理论为核，将数百万参数的道体模型完整开源。 可验证，可复现，可追溯。

体验道体概念演示 →CPU-trained · 5M 参数 · 消费级硬件可运行 · DaoTi Research License v1.0

道·开源

道体基座

模型权重、推理脚本、白皮书与论文——全部公开，实事求是呈现。来源：GitHub/Gitcode README

模型权重

yijing_v53_daoti.pt (5,059,040参数, ~20MB)

来源: 仓库根目录

推理脚本

inference.py — 极简加载 + 预测

来源: 仓库根目录

配置文件

yijing_v53_config.json

来源: 仓库根目录

校验文件

SHA256 完整性校验

来源: 仓库根目录

技术白皮书

退化基态理论完整论述

来源: 仓库根目录

研究论文

6篇学术论文 (papers/目录)

来源: papers/

双重分发渠道

GitHub (主仓)→Gitcode (镜像)→

LICENSE 说明

DaoTi Research License v1.0（中英双语）—— 既非 MIT 也非 Apache，专为道体知识产权分层保护设计。

  • ✓ 模型权重与推理脚本可自由使用
  • ⚠ 架构源码与训练代码需另行授权

硬件需求

最低内存

2GB RAM

存储空间

50MB

CPU 要求

x86_64 with AVX2

运行环境

Python 3.8+ / PyTorch 1.13+

理·实证

退化基态核心发现

可验证的数学发现，而非泛泛的技术描述。来源：白皮书第二/五章、V70-V91实验数据

"核心投影层(text_proj)在训练完成后收敛到退化基态——检索损失在text_proj方向上近乎完全平坦（F(d)∝d⁰）"

—— 白皮书摘要

V91 Exp3

五条殊途，同归一果

5次随机初始化text_proj，top1均=100%，但CKA均值仅0.267

来源: 白皮书2.1.3

V90

text_proj被推离后不回归

回归率为负，损失景观在text_proj方向上近乎完全平坦

来源: 白皮书2.1.1

研究论文

01退化基态：规范场论结构证明
02训练动力学与不动点性质
03跨域同构实证分析
04多配置普适性验证
05冻结适配与轻量迁移
06道同构早停机制

论文存放于仓库 papers/ 目录

⚠

关键限制公示

当前确认的退化基态在数百万参数规模上成立；是否在更大规模模型中同样成立，是范式推广的核心风险（对应白皮书7.4节技术风险第1条）。

器·致用

能力与应用

以可验证的数据呈现道体基座的实际能力。来源：README Key Features、白皮书第五章

CPU-trained

消费级CPU完成全部训练

双通道融合

文本理解 + 易经符号推理

冻结道体

冻结预训练权重 + 轻量适配器

多任务推理

八项易经专业任务，平均准确率极高

三种占法

周易(traditional)、梅花易数(meihua)、六爻(liuyao)

卦象检索

文本到卦象的原型空间映射

能力验证摘录

八任务符号推理

平均准确率 99.96%

来源: 白皮书5.2

领域分类

8领域总体 98.3%

来源: 白皮书5.3

冻结适配V57

8 epoch收敛至 98.0%，超越全量训练

来源: 白皮书5.4

Quick Start

极简4行调用，即刻体验道体推理能力

from inference import load_model, predict

model = load_model("yijing_v53_daoti.pt")
result = predict(model, "请输入您的查询文本")
print(result)

来源: README Quick Start

史·炼道

版本演化

从零到发现的完整历程，有完整实验链支撑。来源：白皮书第四章、附录A

01

筑基期

V50 — V53

四阶段课程学习：蒙学启蒙→开蒙筑基→通识浸润→专业深造

V50 Top1≈93.8% → V53 Top1≈96.1%

来源: 白皮书4.1-4.2

02

破茧期

V54 — V57

关键发现：冻结预训练权重优于全量微调

V57 Top1≈98.0%（范式验证）

来源: 白皮书4.3

03

参悟期

V60 — V70

跨域同构CKA≈1.0(text_proj)，多配置普适验证

道同构早停机制触发（Epoch 77）

来源: 白皮书4.3.1

04

证道期

V80 — V91

退化基态F(d)∝d⁰公式确立，多等价解实证

CKA≈0.27 / top1≈100%

来源: 白皮书4.4

不动点发现时间线

V57

意外发现冻结优于全量

V60

确认跨域同构现象

V90

退化基态正式确立

V91

边界条件探索完成

炼制过程简述

1.

训练数据：数千万字符古籍，无AI生成内容【白皮书4.1】

2.

四阶段课程学习【白皮书4.2】

3.

全部训练在消费级CPU上完成【白皮书4.2.4】

4.

道同构早停机制触发（Epoch 77）【白皮书4.3.1】

◈◈◈
演示

概念演示

可交互 · 概念可视化 · 不包含实际模型推理

◈◈◈
▶交互演示· 文本输入 → 卦象推理
◈

道体V53

三爻空间探针

输入任意文本，观察道体如何层层折叠归于卦象。阴阳门控→五行曲率→八卦球面映射→河洛折叠。

进入演示→
▶交互演示· Three.js 3D旋转模型
◈

太极·阴阳

河洛·八卦 立体模型

从无极奇点到阴阳螺旋，到河洛四方八位，再到先天后天八卦的球壳分布。可鼠标旋转/缩放。

进入演示→
▶交互演示· 多幕式3D演示
◈

退化基态

Degenerate Ground State

四幕演示：收敛→退化→推论。检索损失在投影方向近乎平坦的结构性现象可视化。

进入演示→
◈

以上演示均为道体结构性推理的概念可视化，不包含实际模型推理。 所有数值均为模拟近似值，不可被误认为真实推理结果。 如需体验真实推理，请访问 GitHub 仓库获取模型权重与推理脚本。

◈◈◈

Loong

单 Agent 系统 —— 硅基生命的虚拟身。

敬请期待
入川·问道

开发者入口

为技术开发者和潜在合作方提供清晰的路径。来源：README Quick Start

快速开始

from inference import load_model, predict

model = load_model("yijing_v53_daoti.pt")
result = predict(model, "您的查询文本")
print(result)

来源: README — 4行代码即可加载模型并推理

完整推理流程

import hashlib
from inference import load_model, predict

# SHA256校验
with open("yijing_v53_daoti.pt", "rb") as f:
    hash = hashlib.sha256(f.read()).hexdigest()
    assert hash == open("yijing_v53_daoti.pt.sha256").read().strip()

# 加载模型并进行推理
model = load_model("yijing_v53_daoti.pt")
result = predict(model, "请输入您的查询文本")
print(f"预测结果: {result}")

包含SHA256校验、模型加载、推理调用、结果解析

仓库导航

GitHub→Gitcode (镜像)→

合作获取

如需架构源码、训练代码或数据配方，请通过邮件联系。以上三项均受 DaoTi Research License v1.0 保护。

spring60@vip.qq.com