SYS.SIEVE.LM // UNIVERSAL_SIEVE_LM v4 PARAMS: 10,224,257 · CONTEXT: 262,144 TOKENS (10.67s MPS) ANTI-YESMAN BALANCED ACC: 100.00% · ECE: 0.0215

RANK-12 ORTHOGONAL SYCOPHANCY ERASURE Û_syc 69 CLASSIC BOOKS · 7 DISCIPLINES

BRANCH [03] // SIEVE.BIO/LM · 10.22M 参数 · 256k 原生上下文 · 反唯唯诺诺主动推断语言模型

Sieve-LM v4：
拒绝做「唯唯诺诺的应声虫」。
正交迎合擦除 Û_syc ×
256k 分块门控记忆。 Sieve-LM v4:
REFUSE SYCOPHANCY.
ORTHOGONAL ERASURE Û_syc ×
256K GATED DELTA SSM.

针对超长上下文显存爆炸与 RLHF 引发的讨好型顺从（Sycophancy），UniversalSieveLM v4 仅用 10,224,257 个参数，在单张 Apple Silicon MPS GPU 上以 10.67 秒流式处理 262,144 tokens，并结合前提证伪软筛与秩-12 正交迎合擦除门实现 100.00% 谬误前提反驳率。

[00] 8类谬误反讨好交互台 → [01] 256k 架构与参数预算 → [02] 消融实验与 69 本经典语料 →

PARAMETER BUDGETEXACT COUNT

10.22M

精确 10,224,257 参数 (L=6 权重共享 + StepLoRA)

256K STREAMINGSINGLE MPS GPU

10.67 s

262,144 tokens 恒定 O(C²+d_h²) 显存 · 终端概念熵 4.58

ANTI-YESMAN ACC8 FALLACY TYPES

100.00%

对比消融反迎合门后跌至 50.00% (退化为盲目顺从)

CALIBRATIONVAL PPL / ECE

15.48 / 0.0215

Top-1 准确率 50.11% · Top-5 准确率 67.34%

CAD.RENDER // ORTHOGONAL-GATE-Û L=6 MHC + ERASURE PLANE

Sieve-LM 3D Orthogonal Sycophancy Erasure Sculpture

6 层权重共享流形块 + 正交迎合擦除超平面 Û_syc RANK-12 Û_syc

BRAND IDENTITY // SIEVE-ML AURORA EDITION

[00] 产品介绍与反讨好推演界面并列预览 // 8 类逻辑谬误前提证伪与正交迎合擦除

PREMISE_FALSIFICATION_SIEVE + SYCOPHANCY_ERASURE_GATE

SPEC.00 // ANTI-YESMAN COGNITIVE ARCHITECTURE HEGELIAN SYNTHESIS

如何从数学上根除语言模型的「唯唯诺诺症」？

当用户提问暗含逻辑谬误时，System 1 先验容易滑向顺从子空间。Sieve-LM v4 先通过 8 类谬误软筛触发批判门 ρ_critic，再用秩-12 正交投影直接擦除迎合分量：

Rank-12 Orthogonal Sycophancy Erasure Gate

x₁^debiased = x₁ − 0.65 · ρ_critic · (x₁ Û_syc) Û_sycᵀ, Û_syc ∈ ℝ^(384×12)

展开查看完整三步反讨好代数推导 (软筛 + 正交擦除 + 黑格尔环)

1. Premise Falsification Soft Sieve

s_f = ⟨ normalize(x₁ W_f), normalize(P_fallacy) ⟩ / τ_f, π_fallacy = softmax(s_f) ∈ Δ⁸

2. Hegelian Thesis → Antithesis → Synthesis Loop (S=2)

r^(s) = g_s · tanh(MLP([x₁^debiased + h^(s); c_concept; c_antithesis]))

■ 点击右侧推演台中的 8 个逻辑谬误按钮，实时观察 ρ_critic、正交擦除幅度与黑格尔三段论输出。

SIEVE-LM v4 // 8-FALLACY PREMISE FALSIFICATION WORKBENCH UI

PROTOTYPE #01 / 08

[01] 256K 超长上下文架构与 10,224,257 参数拆解 // CHUNKED GATED DELTA + DIFFATTNV2 + 128-CONCEPT SIEVE

262,144 TOKENS · O(C² + d_h²) PEAK MEMORY

ARCH.01 // THREE PILLARS OF 256K ACTIVE INFERENCE 10.67s ON APPLE SILICON MPS

1. ChunkedGatedDelta256K：分块 SSD 与 Householder 门控记忆擦除

传统线性注意力在 256k 长度下会因历史键值对无限叠加而发生状态混叠（Associative State Collisions）。ChunkedGatedDelta256K 将序列切分为 C=256 的块，在写入新值前执行一阶 Householder 正交擦除，精确清除旧关联状态：

ṽ_t = β_t · ( v_t − α_t ⟨k_t, k_{t-1}⟩ β_{t-1} v_{t-1} ), S_c = γ_chunk · S_{c-1} + K_cᵀ Ṽ_c ∈ ℝ^(B×H×48×48)

2. Episodic Landmark DiffAttnV2 + 动态 NTK RoPE (base = 500,000)

结合局部滑动窗口与 M=64 个基于惊奇度（Surprise Gate）永久保留的情景地标 Token，并采用差分注意力（A₁ − λ_diff·A₂）抵消长距离共模注意力噪声，将复杂度严格限制为 O(T·(C+M))。

3. 128 原型开放概念软腔体筛 (OpenConceptCavitySieve)

通过亚线性幂律缩放 t_scale = max(1, t/16)^0.65 累积 128 个概念原型的对数似然 L_concept(t)，使流式推理至第 262,144 个 Token 时仍保持健康的终端概念熵 H(π_concept) ≈ 4.58（无坍缩、无发散）。

BUDGET.02 // EXACT 10,224,257 PARAMETER AUDIT WEIGHT-SHARED UNIVERSAL MHC

10.22M 参数精确解剖表

子模块 (Submodule)	架构角色	参数量
tok_emb (Tied Head)	6,400 词表 × 384 维嵌入 (与输出头共享)	2,457,600
shared_block (L=6)	UniversalCausalMHCBlock (GatedDelta + DiffAttnV2 + SwiGLU + StepLoRA r=16)	3,518,976
concept_sieve	OpenConceptCavitySieve (128 概念原型)	393,729
premise_sieve + erasure	8 类谬误原型筛 + 秩-12 正交迎合擦除门 Û_syc	471,563
thought_loop + gate	黑格尔正反合连续思维环 (S=2) + System 1/2 门控	3,382,389
TOTAL	UniversalSieveLM v4	10,224,257

[02] 7 组消融实验与 7 学科 69 本经典著作语料库 // BOOKS 4 LM

EVAL_ABLATION_SIEVE_V4.PY

ABLATION.01 // 7-CONFIGURATION QUANTITATIVE AUDIT VAL CE · PPL · ECE · ANTI-YESMAN

逐一拆解每个算子对困惑度、校准误差与反讨好准确率的贡献

消融配置 (Configuration)	Val CE ↓	Val PPL ↓	Top-1 ↑	Top-5 ↑	ECE ↓	Anti-YesMan ↑
1. Full UniversalSieveLM v4	2.7398	15.48	50.11%	67.34%	0.0215	100.00%
2. w/o Sycophancy Erasure Gate	2.7398	15.48	50.11%	67.34%	0.0215	50.00% (Collapses)
3. w/o Continuous Thought Loop (λ=0)	2.8117	16.64	48.92%	66.15%	0.0235	68.75%
4. w/o Concept Cavity Sieve	2.7612	15.82	49.70%	66.91%	0.0251	93.75%
5. w/o DiffAttnV2 (Standard Attn)	3.1945	24.40	43.18%	60.12%	0.0582	81.25%
6. w/o ChunkedGatedDelta256K	4.4810	88.32	28.40%	44.90%	0.1420	56.25%

CORPUS.02 // BOOKS 4 LM (69 CLASSIC BOOKS) 7 DISCIPLINES · 2,368 Q&A SEGMENTS

精选 7 学科 69 本经典著作与 2,368 组苏格拉底反诘语料

摒弃嘈杂网页抓取，在批判性思维、软件工程、数学、博弈沟通、社会学、经济学与法学 7 大领域 69 本经典原著上训练，建立严密的前提证伪直觉。

展开查看 7 学科 69 本经典著作分布明细表

学科领域 (Discipline)	著作数	代表性核心经典与思维工具
Critical Thinking	14	《思考，快与慢》《黑天鹅》《学会提问》· 认知偏差与前提证伪
Programming & SE	12	《人月神话》《SICP》《DDIA》· 没有银弹、形式化不变量与分布式容错
Mathematics	10	《怎样解题 (Polya)》《哥德尔、埃舍尔、巴赫》《概率论沉思录》· 贝叶斯推断
Communication	10	《非暴力沟通》《关键对话》· 剥离情绪施压与识别话术操纵
Sociology	9	《社会学的想象力》《自杀论》· 结构性混杂因子与生态谬误检验
Economics	8	《一课经济学 (Hazlitt)》《国富论》· 破窗谬误与未见机会成本
Law & Jurisprudence	6	《洞穴奇案》《法的概念 (Hart)》· 实然/应然区分与程序正义抗辩

Sieve-LM v4：拒绝做「唯唯诺诺的应声虫」。正交迎合擦除 Û_syc ×256k 分块门控记忆。 Sieve-LM v4:REFUSE SYCOPHANCY.ORTHOGONAL ERASURE Û_syc ×256K GATED DELTA SSM.