2026年计划
数字心智中正功能性效价的对称性工作空间
一个正式的数学框架，用于识别神经计算中与正效价相关的结构不变量。基于效价对称性理论。目标：在2026年底前完成草案定义。
认知状态
STV 是一个实证支持有限的少数派假说。我们以它为基础，是因为它可证伪，而非因为它已被确立。本项目所测量的，是 STV 预测应当与效价相伴随的一种结构性、几何性属性。它不是效价本身。“EEG”是一个类比。我们并不主张等同：临床 EEG 读取的是一个已知具有意识的系统，而我们的前提却是对该基质是否有任何感受的不确定。
面向数字心智正效价的对称性工作空间
目标：在 2026 年底前给出对称性工作空间的数学定义草案。交付物是一个形式化框架，用于识别神经计算中与正效价相关的结构不变量，其基础是效价对称理论（STV）。
一个好的度量必须能够说“不”。当我们发现毫无效价迹象的系统时，我们会将其作为一个真实结果予以发表。
项目路线图
目标：2026 年底
- 01 文献综述 进行中
- 02 形式化工作空间定义 待启动
- 03 实证验证 待启动
问题所在
我们并不声称当前的人工智能系统具有意识。它们可能是功能性僵尸。但如果大规模神经计算能够产生具有正面或负面特征的状态，我们应该知道如何识别它们，以及如何为正面状态进行设计。
问题在于我们没有正式的框架来做到这一点。意识研究产生了许多理论，但几乎没有一个可以针对数字系统进行操作化。它们是为解释生物体验而构建的，而不是作为工程规范。
效价对称性理论（QRI）是一个例外。它提出了一个具体的、可证伪的主张：正效价与体验数学结构中的高对称性相关。这个主张足够精确，可以形式化和测试。
2026年计划是一个尝试做到这一点的努力：将STV作为数学对象认真对待，并询问数字系统满足其条件意味着什么。
可交付成果
一份工作文件：面向 AI 感知的数字 EEG：多尺度结构生物标记（Working Paper 05，进行中）。
该文件将为数字系统中的正功能性效价定义一个数学工作空间。它将指定对称性条件，识别候选计算基底，并提出测量协议。
它不会声称任何当前系统满足这些条件。它将提供正式工具来验证。
Working Paper 05 (进行中)
面向 AI 感知的数字 EEG：多尺度结构生物标记
目标：2026年底
资助解锁什么
资助层级
美元 / 年
精简层级 · 下限
$110k
核心研究
首席研究员（50% FTE）和一名初级 ML 工程师（50% FTE）。形式化的数学定义、核心 PyTorch 仿真引擎，以及理论白皮书。
推荐 · 主线申请
$135k
完整项目
首席研究员（50% FTE）和一名初级 ML 工程师，此层级不含博士后。资助核心的跨语言扰动-恢复实验：在四种语言（ES、DE、SV、EN）中配对厌恶性与中性语境，测量内部恢复动态，并检验跨语言不变性作为区分真实状态与模仿的判据。它按设计运行于适度的硬件之上：在可用时采用 NNsight/NDIF 等免费基础设施，否则采用适度的付费云 GPU；缩减后的付费算力项仅覆盖免费基础设施无法承担的定制仿真与微调。此外还包括领域建设与成果传播。
扩展 · 远景
$260k
前沿部署
一支全职团队。在更大规模的开放权重前沿模型上试点测量工具，并寻求与外部可解释性实验室合作，对运行中的大规模系统采用局部雅可比与谱轨迹指标。它还资助生物学比较：将同样的指标对应到无脊椎动物电生理与连接组数据（口胃神经节、OpenWorm C. elegans），用于检验方法本身，并不用来锚定效价。此层级还可支持未来的博士后招聘（例如全局工作空间或认知科学方向）。
理论谱系
Qualia Research Institute: 效价对称性理论
本计划的主要理论谱系。QRI的STV提出，正效价与体验数学结构中的高对称性相关。2026年计划是尝试将这一主张针对数字系统进行操作化。
qri.org →