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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  

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# 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：

```text
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：

```yaml
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

```yaml
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

```yaml
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：

```yaml
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：

```text
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：

1. Ingestor
2. Claim Parser
3. Domain/Kernel Extractor
4. Residual Analyzer
5. Dependency/Blast Analyzer
6. Patch Proposer
7. 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

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

---

# 55. Patch Record

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

---

# 56. Certificate Record

```json
{
  "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：

```text
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

```yaml
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：

```yaml
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：

1. 解析 Markdown；
2. 建立 claim ID；
3. 建立簡單 dependency；
4. 抽 kernel candidate；
5. 標 residual；
6. 估 risk；
7. 生成 patch proposal；
8. 輸出 diff；
9. 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：

1. AI 可以獨立決定真理。
2. 理論庫越自動越好。
3. 所有舊論文都需要升級。
4. 所有殘差都需要修。
5. 每篇論文都需要形式證明。
6. 自動補引用等於完成學術驗證。
7. 多模型一致等於正確。
8. 人類作者必須閱讀所有 AI patch。
9. 完整 ontology 是 MVP 前提。
10. 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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。