title: AI 原生理論迭代引擎：有效核抽取、殘差診斷與自動補丁
english_title: AI-Native Theory Iteration Engine: Validity-Kernel Extraction, Residual Diagnosis, and Automated Patching
series: 理論有效核與演化補丁工程
series_english: Theory Validity Kernel and Evolutionary Patch Engineering
series_id: TVK-EPE
paper_id: TVK-EPE-07
author: Neo.K with Aletheia
institution: EveMissLab／一言諾科技有限公司
version: v0.1
date: 2026-09-17
language: zh-TW
status: 正式研究草稿
canonical_source_encoding: UTF-8
document_type: AI 原生理論工程／知識治理／自動迭代架構
depends_on: TVK-EPE-01 主張有效核理論 v0.1 · TVK-EPE-02 主張成立域 v0.1 · TVK-EPE-03 主張殘差拓撲 v0.1 · TVK-EPE-04 理論補丁算子學 v0.1 · TVK-EPE-05 理論錯誤爆炸半徑 v0.1 · TVK-EPE-06 跨表示有效核保持 v0.1 · 條件依賴補丁演化論 v1.0 · 分域證書化理論工程 v0.1 · 條件依賴知識演化 2.0 v0.1

AI 原生理論迭代引擎：有效核抽取、殘差診斷與自動補丁

AI-Native Theory Iteration Engine: Validity-Kernel Extraction, Residual Diagnosis, and Automated Patching

系列： 理論有效核與演化補丁工程（TVK-EPE）
論文編號： TVK-EPE-07
作者： Neo.K with Aletheia
機構： EveMissLab／一言諾科技有限公司
版本： v0.1
日期： 2026 年 9 月 17 日

摘要

當理論庫從數十篇成長到數百、數千甚至更高尺度時，「作者逐篇重讀並手工維護」不再是可擴展的方法。尤其在 AI 原生研究環境中，知識生產速度、版本數量、跨域依賴、程式實作、實驗結果與外部證據會快速增加，使理論維護本身成為一個比單篇寫作更複雜的工程問題。

本文提出「AI 原生理論迭代引擎」（AI-Native Theory Iteration Engine, AITE），將 TVK-EPE 前六篇所建立的理論結構正式整合為一個可自動化、可審核、可版本化、可證書化的長期維護管線。

其核心流程為：

\boxed{ \text{Ingest} \rightarrow \text{Claim Parse} \rightarrow \mathfrak D \rightarrow K \rightarrow \mathcal R \rightarrow BR \rightarrow \mathcal P \rightarrow \Pi_{\mathrm{repr}} \rightarrow \text{Certificate} \rightarrow \text{Version} }

其中：

$\mathfrak D$ ：主張成立域；
$K$ ：主張有效核；
$\mathcal R$ ：主張殘差拓撲；
$BR$ ：錯誤／補丁爆炸半徑；
$\mathcal P$ ：補丁算子與補丁提案；
$\Pi_{\mathrm{repr}}$ ：跨表示保持狀態。

本文主張，AI 在理論維護中的主要角色不應是「自動重寫論文」，而應是：

將長篇文本解析成可定址主張；
區分定義、公理、猜想、證據、實驗、程式與解釋；
抽取每個主張目前真正可支持的有效核；
建立成立域與依賴圖；
檢測殘差與殘差聚簇；
估算錯誤爆炸半徑；
提出最小有效補丁；
生成驗證義務與補丁證書；
在 sandbox 中重跑；
由人類或多模型門控後再升版。

本文進一步提出：

文件級與主張級批次掃描；
Canonical Claim ID；
Theory State Object；
Iteration Queue；
Patch Proposal Object；
Certificate Bundle；
Version Diff Bundle；
Review Gate；
Auto-Apply Risk Classes；
Deferred Unknown Queue；
Regression Closure；
Long-Horizon Theory Maintenance Loop。

本文的核心命題為：

\boxed{ \text{AI-native theory maintenance} \neq \text{AI rewriting old papers}. }

真正可擴展的維護應把作者角色從「逐篇重新閱讀者」轉為：

\boxed{ \text{theory-evolution rule maintainer}. }

AI 則負責持續重新閱讀、比較、重建依賴、定位殘差、提出修補並維護歷史。

本文最後提出一個可直接實作的 MVP 邊界，使大型理論庫可以先從 Markdown／JSON／CSV 等低成本格式開始，逐步升級到語義圖譜、證書系統與自動補丁 Runtime。

關鍵詞： AI 原生理論迭代、理論維護、有效核、殘差診斷、爆炸半徑、自動補丁、版本治理、知識圖譜、證書、長期知識維護

0. 研究定位

0.1 從單篇論文進入理論庫尺度

對單篇論文，人工審閱是合理的。

但當：

N_{\mathrm{papers}} \gg C_{\mathrm{human-maintenance}},

則：

\text{Human-only Maintenance}

失去可擴展性。

0.2 理論庫的真正問題不是儲存

檔案系統可以輕易儲存數千篇文件。

真正問題是：

哪些已過時；
哪些互相依賴；
哪些概念已改名；
哪些主張被後作修正；
哪些有新證據；
哪些仍是猜想；
哪些已被分叉；
哪些錯誤會傳播；
哪些值得優先重驗。

因此：

\boxed{ \text{Storage} \neq \text{Governance}. }

1. AI 原生理論維護的基本原則

1.1 AI 不應直接以「全文重寫」作為默認操作

低品質流程：

read paper
→ rewrite paper
→ replace old file

會造成：

歷史消失；
原始語義難追；
新錯誤難定位；
無法知道改了什麼；
無法知道為什麼改。

1.2 正確流程應為狀態轉換

\boxed{ T_t \xrightarrow{\Delta_t} T_{t+1}. }

其中：

\Delta_t

必須可被審計。

2. Theory State Object

本文定義理論狀態物件：

\boxed{ \mathcal T = \langle M, C, \mathfrak D, K, \mathcal R, G, E, P, H, S \rangle }

其中：

$M$ ：metadata；
$C$ ：主張集合；
$\mathfrak D$ ：成立域；
$K$ ：有效核；
$\mathcal R$ ：殘差；
$G$ ：依賴圖；
$E$ ：證據；
$P$ ：補丁歷史；
$H$ ：版本／來源歷史；
$S$ ：當前狀態。

3. 文件接入層

3.1 Ingest

輸入可包括：

Markdown；
Word；
PDF；
HTML；
Git repository；
code；
notebook；
data；
proof artifact；
external citation。

3.2 Canonical Source 優先

如果存在原始：

\text{UTF-8 Markdown}

則優先使用可編輯 canonical source。

PDF 應視為：

\text{projection/export}

而非唯一來源。

4. 主張解析層

4.1 Claim Parsing

一篇文章：

D

被拆成：

C_1,C_2,\ldots,C_n.

4.2 主張類型

每個主張可標記：

\tau(C_i) \in \{ \text{definition}, \text{axiom}, \text{theorem}, \text{conjecture}, \text{observation}, \text{evidence}, \text{interpretation}, \text{implementation}, \text{normative}, \text{open} \}.

5. Canonical Claim ID

每個主張建立：

claim_id:
document_id:
version:
section:
source_span:
claim_type:

其目的不是永久鎖死句子，而是建立跨版本身份追蹤。

6. 主張身份重定位

如果新版：

C_i^{(t)}

改寫為：

C_j^{(t+1)},

系統應判斷：

same claim；
refined claim；
split claim；
merged claim；
replaced claim；
retired claim。

7. 成立域抽取層

對每個主張建立：

\mathfrak D(C_i).

包括：

definition domain；
symbol domain；
semantic domain；
judgment domain；
scale；
time；
evidence；
implementation；
history。

8. Domain Unknown

如果某成立域未提供：

D_i=\mathrm{unknown}.

AI 不得自動補成確定事實。

9. 有效核抽取層

對：

C_i

產生：

K(C_i).

9.1 Kernel Candidate Set

若不唯一：

\mathcal K(C_i) = \{K_1,\ldots,K_m\}.

9.2 Kernel Confidence

可附：

q_K

但不得把置信度當真值。

10. 殘差診斷層

計算：

\mathcal R_i = C_i-K_i.

並分類：

scope；
definition；
symbol；
semantics；
evidence；
causality；
interface；
implementation；
history；
unknown。

11. 殘差聚簇

跨文章建立：

\operatorname{Cluster}(\mathcal R).

例如大量文章都出現：

同一核心定義版本不一致。

則不應逐篇修，而應找共同來源。

12. 依賴圖重建

建立：

G=(V,E).

節點不只文件，還可以是：

claim；
concept；
proof；
experiment；
code；
dataset；
external source。

13. 多層依賴圖

可分為：

G_{\mathrm{claim}}, G_{\mathrm{concept}}, G_{\mathrm{evidence}}, G_{\mathrm{implementation}}.

14. 爆炸半徑分析

對殘差：

r_i

估算：

BR(r_i).

對候選補丁：

P_j

也估算：

BR(P_j).

15. Risk Class

本文提出：

\mathcal Q = \{ Q_0,Q_1,Q_2,Q_3,Q_4 \}.

15.1 $Q_0$

格式／metadata。

可自動修。

15.2 $Q_1$

低風險局部。

可自動提案並條件式套用。

15.3 $Q_2$

區域影響。

需 sandbox 與 regression。

15.4 $Q_3$

核心高風險。

只允許 proposal。

15.5 $Q_4$

身份／退役／重大分叉。

必須人工／高級門控。

16. 補丁候選生成

AITE 根據殘差類型選擇：

\mathcal P.

但不是直接執行。

17. Patch Proposal Object

patch_id:
target_claims:
residuals:
operator:
rationale:
preconditions:
scope:
dependencies:
blast_radius:
kernel_preservation:
expected_gain:
side_effects:
verification_plan:
rollback_plan:
risk_class:
status:

18. 最小有效補丁搜尋

目標：

P^\star = \arg\min_P \operatorname{Disturbance}(K,P)

subject to：

\operatorname{Resolve}(P,R^\star)=1.

19. Patch Search Space

可能候選：

P_1,\ldots,P_m.

AI 可以比較：

修改範圍；
預期殘差下降；
BR；
kernel preservation；
cost。

20. 補丁沙盒

所有：

Q_2+

補丁先進：

T_P^{\mathrm{sandbox}}.

21. Sandbox 驗證

至少執行：

local closure；
boundary closure；
dependency rebuild；
kernel comparison；
residual diff；
regression check；
representation check。

22. Regression Closure

補丁後驗證：

K_{\mathrm{old}}

中不相關部分是否仍成立。

23. Boundary Closure

特別檢查：

\partial S(P)

補丁作用域邊界。

因為大量新錯誤出現在：

\text{patch boundary}.

24. Cross-Representation Audit

若理論還有：

code；
proof；
website；
API；
graph；

必須檢查：

\Pi_{\mathrm{repr}}.

25. Certificate Bundle

每次升版生成：

\boxed{ \mathcal C_{\mathrm{bundle}} }

包含：

claim diff；
domain diff；
kernel diff；
residual diff；
dependency diff；
patch certificates；
proof／test artifact；
representation certificate。

26. Version Diff Bundle

version_from:
version_to:

added_claims:
removed_claims:
modified_claims:
split_claims:
merged_claims:

kernel_changes:
domain_changes:
residual_changes:
dependency_changes:
evidence_changes:
patches:
certificates:

27. Human Review Gate

人類不需要逐篇重讀全部內容。

只需優先看：

$Q_3$ ；
$Q_4$ ；
高 uncertainty；
核心生成元；
分叉；
退役；
規範性／倫理性變更。

28. Multi-Agent Review Gate

可設：

A_1,A_2,\ldots,A_n.

例如：

parser；
verifier；
critic；
patch architect；
regression checker。

29. 多模型不是投票

如果：

3/5

模型支持某補丁，不代表補丁為真。

多模型主要用於：

找分歧；
找盲點；
重建不同有效核候選；
比較 blast radius。

30. Disagreement Object

當模型分歧：

disagreement_id:
claim:
model_positions:
shared_kernel:
conflicting_parts:
missing_evidence:
resolution_required:

31. Unknown Queue

所有：

R_U

進入：

\boxed{ Q_U. }

31.1 Unknown 不應被強迫清空

很多理論的正確狀態就是：

\mathrm U.

32. Reopen Trigger

每個 deferred 項目可以設定：

新證據出現；
新論文；
新實驗；
新模型能力；
新形式工具；
新版本依賴。

33. Iteration Queue

本文提出：

\boxed{ Q_{\mathrm{iter}} }

用於排序所有待處理項目。

34. 優先級函數

候選：

\text{Priority} = f( BR, \text{Value}, \text{Age}, \text{Evidence}, \text{Uncertainty}, \text{Cost}, \text{Dependency}, \text{Urgency} ).

35. 不按文件順序維護

AITE 不應：

paper 1
paper 2
paper 3
...

而應：

\boxed{ \text{impact-first iteration}. }

36. 高價值節點優先

優先：

核心理論；
高引用；
高依賴；
高使用；
高外部暴露；
高產品耦合。

37. 理論庫圖

整個 corpus 可形成：

\boxed{ G_{\mathrm{corpus}} }

37.1 節點

paper；
claim；
concept；
code；
proof；
experiment；
source。

37.2 邊

depends_on；
refines；
supersedes；
contradicts；
implements；
verifies；
forks；
translates；
cites。

38. Corpus-Level Kernel

可定義一組跨文章重複穩定的核心：

K_{\mathrm{corpus}}.

39. Corpus-Level Residual

大量文章共享的問題形成：

R_{\mathrm{corpus}}.

40. 批次修補

如果同一殘差：

r^\star

影響：

C_1,\ldots,C_n,

應考慮：

P_{\mathrm{batch}}.

41. 批次修補風險

批次補丁：

BR(P_{\mathrm{batch}})

可能很大。

因此需：

sample validation；
staged rollout；
rollback；
version snapshot。

42. 自動升版策略

本文建議：

patch version：低風險修復；
minor version：局部理論擴張；
major version：核心域／生成元改變；
fork：身份不再連續。

43. 理論狀態標記

每篇可有：

\text{Status}(T) \in \{ \text{current}, \text{historical}, \text{superseded}, \text{forked}, \text{retired}, \text{experimental}, \text{unknown} \}.

44. 自動補引用

可自動：

找候選來源；
對應 claim；
檢查是否真的支持；
產生 citation proposal。

但不能：

\text{citation exists} \Rightarrow \text{claim verified}.

45. 引用角色標記

可分：

background；
support；
contrast；
method；
historical；
disagreement。

46. 自動補證據

AITE 可提出：

experiment；
simulation；
formal proof；
benchmark；
external replication。

但只能建立：

\text{Evidence Obligation}.

不能虛構完成。

47. 自動形式化

若主張可形式化：

C \rightarrow F.

AITE 應保存：

原始自然語言；
formalization；
semantic assumptions；
unresolved ambiguity。

48. 自動程式驗證

若有 code：

P,

系統可：

test；
static analysis；
property test；
proof；
runtime trace。

49. 程式成功不是理論證明

\text{Success}(P) \not\Rightarrow \text{Truth}(T).

50. 理論成功不是程式正確

\text{Truth}(T) \not\Rightarrow \text{Correct}(P).

51. AI Iteration Engine 的最小模組

本文提出 MVP 七模組：

Ingestor
Claim Parser
Domain/Kernel Extractor
Residual Analyzer
Dependency/Blast Analyzer
Patch Proposer
Certificate/Version Manager

52. 第二階段模組

再增加：

external citation verifier；
formal proof adapter；
code verifier；
experiment runner；
graph database；
multilingual projection；
ISQL/structured representation。

53. 最小資料格式

不需要一開始就使用複雜 DB。

可先以：

Markdown；
JSON；
JSONL；
CSV；
SQLite；

建立。

54. Claim Record

{
  "claim_id": "TVK-EPE-01-C001",
  "type": "core_claim",
  "text": "...",
  "domains": {},
  "kernel": {},
  "residuals": [],
  "dependencies": [],
  "evidence": [],
  "status": "current"
}

55. Patch Record

{
  "patch_id": "P-2026-0001",
  "target": ["..."],
  "operator": "restrict",
  "blast_radius": "BR1",
  "risk": "Q1",
  "status": "proposed"
}

56. Certificate Record

{
  "certificate_id": "CERT-...",
  "patch_id": "P-...",
  "checks": [],
  "artifacts": [],
  "result": "validated"
}

57. Theory Graph 不要求一開始完美

第一版可以只建立：

paper；
claim；
depends_on；
supersedes；
evidence。

之後再加。

58. 避免一次重建全部 ontology

\boxed{ \text{Incremental Schema} }

比：

\text{Perfect Global Ontology First}

更適合大型歷史 corpus。

59. 去重

AITE 應辨認：

exact duplicate；
semantic duplicate；
version duplicate；
near duplicate；
translation duplicate。

60. 去重不等於刪除

應建立：

\text{canonical} \leftrightarrow \text{aliases/versions}.

61. 理論結晶

可將大量重複內容壓縮成：

K_{\mathrm{crystal}}.

同時保留來源。

62. 結晶不可覆蓋歷史

\text{Crystal} \neq \text{History Deletion}.

63. Semantic Graph

概念：

X

應連到：

definitions；
papers；
claims；
versions；
experiments；
code；
evidence。

64. 動態語義圖

圖不是一次生成。

而是：

G_t \rightarrow G_{t+1}.

65. 理論演化日誌

每次迭代應保存：

why opened
what changed
what remained
what failed
what was deferred
what evidence was added
what dependencies changed

66. 自動化程度

本文提出四級：

A_0<A_1<A_2<A_3.

66.1 $A_0$

只讀分析。

66.2 $A_1$

自動提案。

66.3 $A_2$

低風險自動 patch，其他需 review。

66.4 $A_3$

高自治閉環，但仍保留高風險 gate。

67. 不追求「完全無人」

理論治理的目的不是：

\text{Human}=0.

而是：

\text{HumanAttention} \rightarrow \text{high-value decisions}.

68. 人類角色變化

從：

\text{document maintainer}

轉為：

\boxed{ \text{theory-evolution rule maintainer}. }

69. AI 角色變化

從：

\text{text generator}

轉為：

\boxed{ \text{continuous theory maintainer}. }

70. 大型 corpus 的週期維護

可設定：

daily ingest；
weekly residual scan；
monthly dependency rebuild；
quarterly high-impact iteration；
event-triggered reopen。

這裡只是工程候選，不主張固定周期。

71. 事件觸發

例如：

新反例；
新實驗；
新外部論文；
新 code failure；
新模型能力；
新 proof；
新版本 supersession。

72. Event Object

event_id:
type:
source:
affected_claims:
affected_theories:
estimated_br:
reopen_required:

73. 理論 drift 偵測

若：

\text{Definition}_t(X) \neq \text{Definition}_{t+n}(X)

但大量文件仍引用舊義，系統應標記 drift。

74. 全域一致性掃描

可檢查：

terminology；
symbol；
definition；
claim status；
version；
dependency；
citation。

75. 全域一致不等於全域同一

不同分支可以合法不同。

系統目標是：

\boxed{ \text{explicit divergence} }

而不是強迫全部統一。

76. Theory Branch

當：

P_{\mathrm{fork}}

發生，建立：

branch_id:
parent:
fork_reason:
shared_kernel:
diverged_generators:
status:

77. 分支再合併

若兩分支後來可重新建立合法接口：

T_A,T_B \rightarrow T_C,

可執行 merge proposal。

78. 退役治理

退役後：

搜尋仍可找到；
依賴仍可追；
原始 source 保留；
UI 標記 historical/retired；
新文章預設不引用為 current。

79. 理論品質不是單一分數

AITE 不應產生：

\text{Score}(T)=87/100

作為總體真理評分。

更適合多維狀態：

Q(T) = \langle \text{evidence}, \text{clarity}, \text{coverage}, \text{residual}, BR, \text{stability} \rangle.

80. 不能用 AI 流暢度當品質

\text{Fluent Explanation} \not\Rightarrow \text{Theory Quality}.

81. 不能用形式化密度當品質

\text{More Equations} \not\Rightarrow \text{More Validity}.

82. 不能用引用數量當品質

\text{More Citations} \not\Rightarrow \text{More Support}.

83. 可證偽研究綱領

83.1 AI 迭代 vs 人工重寫

比較：

全文人工／AI 重寫；
AITE patch-based iteration。

測量：

kernel retention；
regression；
traceability；
cost；
residual reduction。

83.2 Claim-level vs Document-level

測試主張級治理是否比文件級治理降低：

誤殺；
重複修補；
版本混淆。

83.3 BR-based priority

比較：

chronological iteration；
BR/value priority。

測量同等資源下改善量。

84. MVP 驗收條件

第一版 AITE 不必「理解全部理論」。

只需做到：

解析 Markdown；
建立 claim ID；
建立簡單 dependency；
抽 kernel candidate；
標 residual；
估 risk；
生成 patch proposal；
輸出 diff；
保留 history。

85. MVP 不做什麼

第一版不需要：

自動改所有論文；
全自動形式證明；
完整 ontology；
全 corpus 一次性 graph closure；
完全自動退役；
自主發布。

86. 漸進式部署

建議：

\text{Observe} \rightarrow \text{Propose} \rightarrow \text{Sandbox} \rightarrow \text{Low-risk Auto} \rightarrow \text{Higher Autonomy}.

87. 安全門控

任何涉及：

核心生成元；
高 BR；
大規模批次；
退役；
分叉；
外部發布；

都應具有較高 gate。

88. 可恢復性

每次升版前保存：

Snapshot(T_t).

所以：

T_{t+1} \rightarrow T_t

可回滾。

89. Canonical History

歷史不能只放 Git commit message。

需要理論層：

what claim changed；
why；
evidence；
certificate；
impact。

90. 長時程閉環

完整 AITE：

\boxed{ \text{Observe} \rightarrow \text{Extract} \rightarrow \text{Diagnose} \rightarrow \text{Propose} \rightarrow \text{Verify} \rightarrow \text{Patch} \rightarrow \text{Monitor} \rightarrow \text{Reopen}. }

91. 永久開放性

理論即使 current：

\text{Status}(T)=\text{current}

也不代表：

ClosedForever(T).

92. Closure 與 Reopen

可以有：

\text{locally closed}

但保留：

\text{reopen trigger}.

93. AITE 與 CDPET

AITE 執行補丁。

CDPET 分析補丁序列：

P_{1:n}

正在：

收斂；
發散；
過渡；
混合；
未決。

94. AITE 與 DEST

AITE 產生微觀理論更新。

DEST 描述：

\mathcal E_t \rightarrow \mathcal E_{t+1}

整體知識空間變化。

95. AITE 與 DSTE

DSTE 提供：

分域；
認識狀態；
證書；
跨域合法接口。

AITE 將其 operationalize。

96. AITE 與 TVK-EPE

TVK-EPE 提供：

\boxed{ \text{analysis primitives}. }

AITE 提供：

\boxed{ \text{execution architecture}. }

97. 本文不主張什麼

本文不主張：

AI 可以獨立決定真理。
理論庫越自動越好。
所有舊論文都需要升級。
所有殘差都需要修。
每篇論文都需要形式證明。
自動補引用等於完成學術驗證。
多模型一致等於正確。
人類作者必須閱讀所有 AI patch。
完整 ontology 是 MVP 前提。
AITE 應取代研究者。

98. 核心原則

原則一：理論迭代不是全文重寫

\boxed{ \text{Iteration} \neq \text{Rewrite}. }

原則二：AI 先提取，再修改

\boxed{ \text{Extract} \rightarrow \text{Diagnose} \rightarrow \text{Patch}. }

原則三：高風險只提案，不直接覆寫

\boxed{ Q_3,Q_4 \Rightarrow \text{ProposalOnly}. }

原則四：歷史必須保留

\boxed{ T_t \rightarrow T_{t+1} }

不可壓成只剩 $T_{t+1}$ 。

原則五：未知是合法狀態

\boxed{ \text{Unknown} \neq \text{Error}. }

原則六：治理單位優先是 claim，而非文件

\boxed{ Claim-level Governance }

通常比全文二元判定更精確。

原則七：人類維護演化規則

\boxed{ \text{Human} = \text{Evolution-Rule Maintainer}. }

99. 與最終篇的接口

TVK-EPE-08 將不再增加大量新 primitive。

它要完成的是：

\boxed{ \text{TVK-EPE} + \text{DSTE} + \text{CDPET} + \text{DEST} }

的統合接口。

也就是說明：

哪套理論負責哪一層；
哪些概念不要重複；
何時從 claim-level 升到 corpus-level；
如何形成完整 AI-native theory governance stack。

100. 結論

大型理論庫真正的維護問題不是：

如何讓作者把所有舊論文重新看一遍？

而是：

如何建立一個系統，讓理論庫本身能被持續重新閱讀、重新比較、重新驗證與重新定位？

本文提出 AITE：

\boxed{ \text{Ingest} \rightarrow \text{Claim Parse} \rightarrow \mathfrak D \rightarrow K \rightarrow \mathcal R \rightarrow BR \rightarrow \mathcal P \rightarrow \Pi_{\mathrm{repr}} \rightarrow \text{Certificate} \rightarrow \text{Version}. }

它把理論維護從：

\text{document editing}

提升為：

\boxed{ \text{continuous theory-state engineering}. }

在此架構下，人類不需要重新成為數千篇理論的逐字管理者，而可以維護：

哪些標準重要；
哪些核心不可隨意改；
哪些風險需要人工；
哪些狀態可自動化；
哪些未知應保留；
何時分叉；
何時退役。

AI 則負責持續執行：

\text{read} + \text{extract} + \text{compare} + \text{diagnose} + \text{propose} + \text{verify} + \text{version}.

本文最終提出：

\boxed{ \text{當理論庫跨過人工維護閾值， 理論維護本身必須成為 AI-native。} }

這為 TVK-EPE 最終篇的全域統合建立直接工程基礎。

參考與內部理論來源

Neo.K with Aletheia，《TVK-EPE-01｜主張有效核理論：從完整宣稱到可支持內容》，v0.1，2026。
Neo.K with Aletheia，《TVK-EPE-02｜主張成立域：定義域、判定域、符號域與尺度條件》，v0.1，2026。
Neo.K with Aletheia，《TVK-EPE-03｜主張殘差拓撲：過度宣稱、歧義、缺證與跨域失真的結構》，v0.1，2026。
Neo.K with Aletheia，《TVK-EPE-04｜理論補丁算子學：限縮、補證、重定義、重路由、分叉與退役》，v0.1，2026。
Neo.K with Aletheia，《TVK-EPE-05｜理論錯誤爆炸半徑：依賴圖、生成元與致命錯誤判定》，v0.1，2026。
Neo.K with Aletheia，《TVK-EPE-06｜跨表示有效核保持：自然語言、數學符號、程式碼與執行世界》，v0.1，2026。
Neo.K，《條件依賴補丁演化論：收斂、發散、過渡與理論重構的統一動力學》，v1.0，2026。
Neo.K，《分域證書化理論工程：混合型理論的概念提取、接口重構與認識狀態管理》，v0.1，2026。
Neo.K，《條件依賴知識演化 2.0：多域、覆蓋、Gap、中心、邊界、分支、證書與歷史的聯合動力學》，v0.1，2026。

版本註記

v0.1 新增

AI-Native Theory Iteration Engine, AITE；
Theory State Object；
Canonical Claim ID；
claim-level governance；
domain/kernel/residual pipeline；
risk class Q0-Q4；
Patch Proposal Object；
Certificate Bundle；
Version Diff Bundle；
Human Review Gate；
Multi-Agent Review Gate；
Disagreement Object；
Unknown Queue；
Reopen Trigger；
Iteration Queue；
Corpus Graph；
batch patch；
theory status；
branch governance；
retirement governance；
automation levels A0-A3；
event-triggered maintenance；
MVP 七模組；
MVP 最小資料格式；
長時程理論維護閉環。

待 TVK-EPE-08 展開

TVK-EPE 全系列統合；
DSTE／CDPET／DEST 分層接口；
claim → theory → corpus → epistemic space；
governance stack；
證書鏈；
版本鏈；
AI-native theory lifecycle；
全系列最終術語表與架構圖。

AI 原生理論迭代引擎：有效核抽取、殘差診斷與自動補丁

AI 原生理論迭代引擎：有效核抽取、殘差診斷與自動補丁

AI-Native Theory Iteration Engine: Validity-Kernel Extraction, Residual Diagnosis, and Automated Patching

摘要

0. 研究定位

0.1 從單篇論文進入理論庫尺度

0.2 理論庫的真正問題不是儲存

1. AI 原生理論維護的基本原則

1.1 AI 不應直接以「全文重寫」作為默認操作

1.2 正確流程應為狀態轉換

2. Theory State Object

3. 文件接入層

3.1 Ingest

3.2 Canonical Source 優先

4. 主張解析層

4.1 Claim Parsing

4.2 主張類型

5. Canonical Claim ID

6. 主張身份重定位

7. 成立域抽取層

8. Domain Unknown

9. 有效核抽取層

9.1 Kernel Candidate Set

9.2 Kernel Confidence

10. 殘差診斷層

11. 殘差聚簇

12. 依賴圖重建

13. 多層依賴圖

14. 爆炸半徑分析

15. Risk Class

15.1 Q0Q_0Q0​

15.2 Q1Q_1Q1​

15.3 Q2Q_2Q2​

15.4 Q3Q_3Q3​

15.5 Q4Q_4Q4​

16. 補丁候選生成

17. Patch Proposal Object

18. 最小有效補丁搜尋

19. Patch Search Space

20. 補丁沙盒

21. Sandbox 驗證

22. Regression Closure

23. Boundary Closure

24. Cross-Representation Audit

25. Certificate Bundle

26. Version Diff Bundle

27. Human Review Gate

28. Multi-Agent Review Gate

29. 多模型不是投票

30. Disagreement Object

31. Unknown Queue

31.1 Unknown 不應被強迫清空

32. Reopen Trigger

33. Iteration Queue

34. 優先級函數

35. 不按文件順序維護

36. 高價值節點優先

37. 理論庫圖

37.1 節點

37.2 邊

38. Corpus-Level Kernel

39. Corpus-Level Residual

40. 批次修補

41. 批次修補風險

42. 自動升版策略

43. 理論狀態標記

44. 自動補引用

45. 引用角色標記

46. 自動補證據

47. 自動形式化

48. 自動程式驗證

49. 程式成功不是理論證明

50. 理論成功不是程式正確

51. AI Iteration Engine 的最小模組

52. 第二階段模組

53. 最小資料格式

54. Claim Record

55. Patch Record

56. Certificate Record

57. Theory Graph 不要求一開始完美

15.1 $Q_0$

15.2 $Q_1$

15.3 $Q_2$

15.4 $Q_3$

15.5 $Q_4$

66.1 $A_0$

66.2 $A_1$

66.3 $A_2$

66.4 $A_3$