双 Transformer + 双神经符号 + 突触耦合 + DeepSeek 插件 极简验证

简介: 双 Transformer + 双神经符号做核心,用类脑突触耦合中间层做动态配对,嵌入 DeepSeek 的 Engram 和 MHC 补长程和记忆短板,也不知道行不行。

import random

突触权重+核心常量

WEIGHTS = {"T1→S1":0.9, "S1→T2":0.8}
THRESHOLD = 0.5

模拟T1感知+S1规则+T2生成

class T1:
def run(self, text):
return [0.9 if k in text else 0.2 for k in ["拜年","全国人民"]]

class S1:
def run(self, vec):
return ["含马年元素","庄重正式"] if sum(vec)/len(vec)>THRESHOLD else []

class Synapse:
def transmit(self, sig, w):
return [x*w for x in sig]

运行

if name == "main":
t1, s1, syn = T1(), S1(), Synapse()
vec = t1.run("给全国人民拜年")
rules = s1.run(syn.transmit(vec, WEIGHTS["T1→S1"]))
print(f"约束规则:{rules}")
print(f"生成结果:丙午新岁,龙马精神!祝全国人民新春快乐")

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