MLNF-Mem 与 EM-Core 原创优先权声明

拓研C 2026-05-14 18:48:27

MLNF-Mem 与 EM-Core 原创优先权声明

原创提出者:文波福

一、首发事实

2026年3月17日,本人于知乎、CSDN、稀土掘金、GitHub 四大平台同时完整公开发布了《记忆与经验中枢 MLNF-Mem(多级嵌套漏斗记忆与经验中枢系统)——面向人形机器人的类脑认知与记忆经验中枢》架构白皮书。

该架构包含以下首次系统性提出的核心创新:

  1. 总控漏斗 + 动态有限子漏斗双层记忆与经验架构
  2. 五层单向记忆晋升与类脑记忆巩固通路(海马体→大脑皮层模拟)
  3. 情绪等价信号、意义标签、重复复用三大记忆驱动机制
  4. 宏观自收敛行为一致性机制——通过资源上限约束,使系统行为从多分支分散自然趋向整体统一
  5. 轻量化终身记忆容量约束体系(1GB~10GB 精准对齐)
  6. 经验驱动、无预设人格的个体倾向性自然涌现
  7. 三大安全公理(内生优先、外挂隔离、人机主权闭锁)内核级硬编码

此后,于2026年3月25日发布 EM-Core AGI 终极骨架,将 MLNF-Mem 纳入为完整 AGI 架构的记忆中枢,形成 ECC 认知大脑 + MLNF-Mem 记忆中枢 + MCC 运动小脑的三中枢体系。2026年4月29日完成 V2.3 升级版定稿。

二、开源协议与署名要求

本架构采用 CC BY 4.0(知识共享署名 4.0 国际许可证)进行全球开源授权。

根据该协议:

  • 任何个人、团队、企业均可自由使用、修改、扩展、集成及商业化落地本架构
  • 唯一要求:所有基于 MLNF-Mem 或 EM-Core 的成果(产品、项目、论文、技术文档等)必须显著保留原作者署名
  • 架构首创权永久归属原创提出者文波福,不可剥夺、不可转移

三、关键时间线

日期事件
2026年3月17日MLNF-Mem 架构在四大平台全球首次完整公开发布
2026年3月25日EM-Core AGI 终极骨架公开发布
2026年4月29日EM-Core V2.3 升级版定稿公开发布
2026年5月7日Google SkillOS 论文提交至 arXiv

四、官方仓库

主要维护平台(Gitee):

仓库地址
EM-Core-HR-Spec(总规范)https://gitee.com/expanding-research/EM-Core-HR-spec
HR-mlnf-mem(记忆中枢)https://gitee.com/expanding-research/HR-mlnf-mem
HR-ecc-brain(认知大脑)https://gitee.com/expanding-research/HR-ecc-brain
HR-mcc-cerebellum(运动小脑)https://gitee.com/expanding-research/HR-mcc-cerebellum

镜像仓库(GitHub):

仓库地址
EM-Core-HR-spec(总规范)https://github.com/WenBofu-cy/EM-Core-HR-spec
HR-MLNF-mem(记忆中枢)https://github.com/WenBofu-cy/HR-MLNF-mem
HR-ecc-brain(认知大脑)https://github.com/WenBofu-cy/HR-ecc-brain
HR-mcc-cerebellum(运动小脑)https://github.com/WenBofu-cy/HR-mcc-cerebellum

自动驾驶方向(AD):

仓库GiteeGitHub
EM-Core-AD-Spec(总规范)https://gitee.com/expanding-research/EM-Core-AD-Spechttps://github.com/WenBofu-cy/EM-Core-AD-Spec
AD-mlnf-mem(记忆中枢)https://gitee.com/expanding-research/AD-mlnf-memhttps://github.com/WenBofu-cy/AD-mlnf-mem
AD-ecc-brain(认知大脑)https://gitee.com/expanding-research/AD-ecc-brainhttps://github.com/WenBofu-cy/AD-ecc-brain
AD-mcc-cerebellum(运动小脑)https://gitee.com/expanding-research/AD-mcc-cerebellumhttps://github.com/WenBofu-cy/AD-mcc-cerebellum

五、关于后续研究的说明

本人在此声明:MLNF-Mem 和 EM-Core 的完整理论体系已于上述时间节点完全公开。任何在上述日期之后发表的、与本架构核心理念存在实质性相似的研究成果,均应按照 CC BY 4.0 协议的要求,给予原作者适当的学术署名。

本声明不针对任何特定个人或机构,仅作为原创者权益的公开备案。欢迎学术界和工业界基于本架构进行进一步研究与应用,也期待在遵守开源协议的前提下,共同推动具身智能和通用人工智能的发展。

六、联系方式与原始资料

  • 原创提出者:文波福
  • 首发平台:知乎、CSDN、稀土掘金、GitHub
  • 各平台发布时间戳与内容记录可作为首创权法定证明
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内容概要:本文系统研究了开关频率大于谐振频率(fs>fr)工况下,移相混合控制LLC谐振变换器在低压增益区域的工作特性,深入分析其在变频与移相结合控制模式下的调制机理、工作模态划分及损耗分布规律。通过Simulink平台构建高保真仿真模型,对变换器在不同负载和输入条件下的电压增益、转换效率、关键器件电压电流应力等性能指标进行了全面仿真验证,重点探讨了其在低增益区间的软开关实现能力与效率优化潜力,旨在提升LLC变换器在宽范围输入输出应用中的动态响应与能源转换效率。; 适合人群:从事电力电子变换器设计、高频电源开发及相关领域的高校研究生、科研院所研究人员及企业研发工程师,要求具备扎实的电路理论基础、电力电子技术知识以及一定的Simulink仿真能力。; 使用场景及目标:①深入理解LLC谐振变换器在fs>fr条件下采用移相混合控制的内在工作机理与模态转换过程;②掌握利用Simulink搭建复杂谐振变换器精确仿真模型的方法与技巧;③分析并优化低压增益区的增益特性与损耗构成,为设计高效率、高功率密度的软开关电源提供理论依据和数据支持; 阅读建议:建议读者结合文中所述仿真模型,亲自复现仿真过程,重点观察不同控制参数(如移相比、开关频率)对电压增益曲线和关键波形的影响,并对比传统变频控制策略,深入探究混合控制在拓宽调压范围、提升轻载效率方面的优势,从而深化对现代高效谐振电源设计的理解。
内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,以IEEE33节点系统为标准算例,实现光伏发电单元与储能系统的协同选址与定容优化。该模型采用双层架构设计,上层以投资成本、运行经济性及网络损耗最小为目标优化设备配置方案,下层通过潮流计算评估系统在不同负荷场景下的运行性能,综合考虑电压稳定性、供电可靠性及可再生能源消纳能力,最终通过Matlab编程实现完整求解流程,为高渗透率分布式电源接入背景下的配电网规划提供了有效的技术支撑。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、高校科研人员及从事新能源并网、智能配电网规划与优化的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究含高比例光伏接入的配电网规划与运行协同优化问题;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在复杂电力系统问题中的应用技巧;③为实际工程中分布式光伏与储能系统的科学选址与容量配置提供理论依据与仿真验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解双层迭代求解机制,重点关注算法收敛性分析、参数敏感性测试,并可通过更换初始种群、调整权重因子或引入其他标准测试系统(如IEEE69节点)进行对比实验,进一步验证所提模型的普适性与鲁棒性。
内容概要:本文围绕双机并联虚拟同步发电机(VSG)在微电网中的功率分配、黑启动、虚拟阻抗与预同步控制展开,基于Simulink平台构建了完整的微电网系统仿真模型。重点研究了VSG在双机并联运行下的有功/无功功率均分控制策略,通过引入虚拟阻抗技术有效解决了因线路阻感比差异导致的功率分配不均问题。同时,设计了微电网黑启动流程与并网预同步控制模块,实现了待并网系统与主网在电压幅值、频率和相位上的精确同步,显著降低了并网冲击电流。系统整合了VSG控制、下垂控制、虚拟阻抗、锁相环(PLL)及预同步逻辑等关键环节,全面验证了多VSG协同运行的稳定性、自主恢复能力与并网可靠性。; 适合人群:具备电力系统、电力电子及自动控制等相关专业知识,从事微电网、分布式发电、VSG控制与并网技术研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解双机并联VSG系统中功率分配不均的机理及虚拟阻抗的补偿作用;②掌握微电网黑启动全过程及预同步控制的关键技术要点;③学习并实践基于Simulink的微电网多层次、多目标控制策略的建模与仿真方法;④为相关科研课题、毕业设计或实际工程项目提供可复现、可拓展的技术方案与仿真参考。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink模型文件进行同步学习,重点关注VSG控制参数整定、虚拟阻抗设计原则、预同步切换逻辑等核心模块的实现细节,并可通过改变负载投切、线路参数或初始频率偏差等条件进行多工况仿真测试,以深入探究系统的动态响应特性与鲁棒性。

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