LAYER L1
多模态感知层
统一处理文本、图像、手稿扫描与公式，把异构学术资料变成同一语义空间。
yanhe.si 是 Yanhe 矩阵的超级智能中心：由合成智能引擎升级而来的 AI 上位形态。它以更长的上下文、更深的推理、自主研究智能体与全程形式化验证为目标，为矩阵学术节点提供可验证、可溯源的超级智能研究底座。
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五层一体：从感知到行动，每一层都受形式化验证约束——这是超级智能区别于普通 AI 的关键。
统一处理文本、图像、手稿扫描与公式，把异构学术资料变成同一语义空间。
面向百万级上下文的推理引擎，支撑多步证明、长文论证与复杂任务分解。
GraphRAG 知识图谱作为长期记忆：实体、关系与证据链可查询、可溯源。
一切关键结论先过形式化验证：证明辅助、规约检查与反例搜索，拒绝不可验证的输出。
自主研究智能体在验证约束下执行调研、实验与写作任务，行动全程留痕。
古籍与手稿长文理解、校勘与补全
论文图表、公式与实验图像的联合理解
跨文献知识图谱问答与溯源
长程推理、数学证明与多步任务规划
文献调研、实验设计与论文初稿辅助
从原始文献到可溯源答案的五步管线：每一步的输出即下一步的输入，全程保留证据链。
长手稿与论文按语义边界切分，保留章节与引用结构。
抽取人物、概念、公式与文献实体，识别实体间关系。
实体链接与消歧，融合为统一学术知识图谱。
向量检索与图遍历结合，兼顾语义相似与结构关联。
基于检索证据生成答案，每条结论附文献溯源。
人机协同的证明脚本编写与逐步验证，面向数学命题与算法正确性。规划中。
模型规约与实现行为的形式化对照，发现规约漂移与边界遗漏。规划中。
可复用引理与证明模板库，跨项目共享已验证的证明构件。规划中。
对未证明命题自动搜索反例，辅助定位规约与实现中的问题。规划中。
升级不是换个名字，而是能力台阶：上下文更长、推理更深、从工具变成能自主研究、自我验证的智能体。
学术语料预训练与多模态对齐，奠定超级智能的底座能力。规划中。
512K–1M 目标上下文窗口上线，GraphRAG 成为长期记忆。规划中。
多智能体分工协作：调研、推理、验证、写作各司其职、互相校验。规划中。
自我验证、自主研究的超级智能体：在形式化约束内独立完成研究闭环。规划中。
能力越强，约束越要先行：超级智能的每一步行动都应可解释、可验证、可叫停。
让超级智能的目标与学术共同体的价值对齐：诚实、可纠错、可问责。规划中。
每条结论附证据链与推理轨迹，关键决策可被人类复核与复现。规划中。
智能体行动先在沙箱内验证，危险操作与外部调用需经形式化检查。规划中。
保留人类最终裁决权：高风险结论与对外发布必须经过人工确认。规划中。
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