程序性技能传递
PST (Procedural Skill Transfer): HV 同态融合实现跨节点技能传递，灾难性遗忘免疫
创新点
HV 同态融合实现跨节点技能传递，灾难性遗忘免疫。一个节点学会的技能编码为 HV 模式， 通过 HV 叠加传递给其他节点，叠加不覆盖原有记忆——灾难性遗忘免疫， 技能跨节点安全传递，全域智能自生长。
代码位置：axoncog-node/src/skill_transfer.rs
传递机制
节点 A 学会技能: HV_skill
节点 A 将 HV_skill 发送给节点 B
节点 B 叠加到已有记忆:
HV_B_new = superpose(HV_B_old, HV_skill)
叠加不覆盖原有记忆，新旧技能共存
灾难性遗忘免疫
神经网络：灾难性遗忘
新样本的梯度更新会不可避免地覆盖旧知识的权重分布。 所有知识共享同一个连续的权重空间，无法在不影响旧知识的情况下学习新知识。 这是连续耦合的内生缺陷，不是"可以优化的问题"，是"范式层面的不可能"。
AxonCog：零遗忘
离散的结晶机制是增量的、保守的——每个新晶体独立存在，不修改已有晶体。 知识衰减率为零，新知识的加入不会覆盖旧知识。 这是因为 HV 叠加操作是增量的：新技能叠加到已有记忆上，旧技能信息完全保留。
全域智能自生长
技能传递使 AxonCog 网络的智能随节点数量增长而增长—— 一个节点学会的故障诊断技能可以瞬间传递给全场域的所有节点。 这不是"数据飞轮"（大模型的数据垄断），是"智能飞轮"—— 每台设备的本地智能可以通过场协同共享给其他设备，全域智能随设备数量增长而增长。 这是分布式的智能增长，不是中心化的数据垄断。
无先例性
HV 超维语义代数领域无跨节点技能传递概念。AxonCog 首次将 HV 同态融合应用于跨节点技能传递。