技术文档
AxonCog 下一代通用智能底座
四层极简架构
AxonCog 以 HV 超维语义代数为核心数学基础，采用四层单向依赖架构。 同一套代码从 32KB RAM 的 STM32 到 16GB 内存的服务器，零修改运行。
第一层
HV 原生编码
多模态编解码 + 设备自描述 + 本地数据处理
第二层
场代数与记忆
场共振 + 时序记忆 + 分布式共识 + 赫布学习
第三层
约束满足决策
确定性决策 + 约束自适应 + 审计轨迹
第四层
PlatformPlugin
平台感知 + 动作执行 + 能力位掩码
10048
HV 维度
157 x 64 bit
1256B
单向量大小
MCU 可运行
7
核心 Crate
全部 no_std
14
CLI 子命令
完整工具链
核心理论
底座的数学基础与设计哲学
七大原生模块
AxonCog 原创工程实现，超维语义智能底座领域无先例
系统组件
底座核心工程组件
常见问题
AxonCog 需要什么硬件？
桌面端：任意 x86_64 或 ARM64 设备，Rust 1.75+ 即可编译。MCU 端：STM32F4（192KB RAM）和 RP2040（264KB RAM）已验证通过。不需要 GPU，不需要网络连接。
零幻觉是怎么保证的？
AxonCog 的推理路径是闭合代数系统：绑定（XOR）、叠加（多数表决）、置换（循环移位）。这些运算是确定性的，同输入永远同输出。系统中没有任何概率采样环节，幻觉在架构上不可能产生。
和传统大模型方案有什么区别？
大模型是概率采样，会产生幻觉，需要 GPU 训练和推理。AxonCog 的 HV 超维代数是闭合代数系统，架构上不可能产生幻觉，纯位运算，零训练，MCU 可运行。
Nexus 是什么？
Nexus 是 AxonCog 体系的认知增强引擎，通过 AXM 格式动态加载。底座自身已具备完整的感知、记忆、决策能力（FallbackEngine），Nexus 在此基础上提供高级认知能力。即使没有 Nexus，底座仍可独立运行。