WFGY框架如何為新一代LLM實現“求解器迴圈”
AI多步推理的四大數學公式：WFGY詳解
什麼是真正的推理？又和簡單預測有什麼不同？
現今的大型語言模型（LLM）雖然能生成流暢文字，但大多還是不擅長真正的多步邏輯推理——無論是解決難題、做科學發現，甚至是挑戰物理基礎理論，都容易卡關。
作為「挑戰愛因斯坦」系列研究的一部分，我開發了一套開源系統 WFGY，其核心就是四組明確的數學公式。這些模組不僅提升語義準確率，更為LLM提供了真正的迭代推理機制，也就是AI界長期追求的“求解器迴圈”（solver loop），結合符號AI與連結主義的雙重優勢。
四大公式：打造AI求解器迴圈的數學引擎
1. BBMC（虛無寶）：語義殘差校正
公式： B = I − G + mc²
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I：輸入嵌入（Input embedding）
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G：目標/標準答案嵌入（Ground-truth embedding）
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mc²：語義慣性（模型的語境質量）
目的：
BBMC衡量模型產出與理想答案之間的語義“殘留量”。這就像一股持續作用的力，把AI拉回推理正軌，減少語義飄移和長鏈錯亂。靈感來自物理平衡（能量最小化），讓邏輯推理每一步都能牢牢錨定。
2. BBPF（遞進寶）：多路徑迭代更新
公式： BigBig(x) = x + ∑Vi(εi, C) + ∑Wj(Δt, ΔO)Pj
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x：當前狀態
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Vi(εi, C)：根據誤差和語境的修正項
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Wj(Δt, ΔO)Pj：時間與結果加權的調整
目的：
BBPF允許模型在多個推理路徑上彙總反饋和修正，而不只盯著當前預測。這模仿專家如何透過反覆嘗試、修正、收斂，達成更堅實的多步推理。
3. BBCR（反轉寶）：閉環重置與恢復
公式： Collapse → Reset(St, δB) → Rebirth(St+1, δB)
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St：當前語義狀態
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δB：某時刻的語義擾動
目的：
受到動力系統、Lyapunov穩定性的啟發，BBCR將「崩潰－重置－重生」操作數學化。若推理過程發生崩潰（矛盾、混亂），系統會回到最近穩定狀態，並帶著受控的更新繼續。這種數學化的“重啟”保證了長鏈推理的穩定性，並能降低幻覺率。
4. BBAM（專注寶）：基於變異數的注意力收斂
公式： ãᵢ = aᵢ · exp(−γσ(a))
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aᵢ：注意力權重
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σ(a)：注意力分布的變異數
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γ：抑制因子
目的：
BBAM通過降低注意力圖中的變異數，動態強化模型的聚焦能力，抑制雜訊與分心路徑。這保證推理步驟越多，模型的重點越集中，精度和一致性同步提升。
為什麼這些公式重要？
傳統LLM擅長“下個字預測”，但真正的智能需要明確的錯誤修正、自我檢查和反覆優化——就像科學家或數學家解決複雜難題一樣。
WFGY的四大模組結合後，能讓LLM執行明確、自我修正的“求解器迴圈”，遠超一般表層流暢度。
實驗結果：
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語義準確率提升 22.4%
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推理成功率提升 42.1%
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穩定性提升 3.6 倍
（所有基準、數學證明皆已開源）
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在AI熱潮時代，唯有真正開放、數學嚴謹的創新才能推動前沿。
WFGY就是我的邀請函——讓我們看看推理究竟能走多遠！
— PSBigBig
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