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《方法论说明》。语言保持工程中立、可复现、可被质询。

Cross-Model Semantic Emergence Check (CSEC)

跨模型语义涌现检验：方法论说明（v1.0）

一、方法目的（Purpose）

CSEC 的目的不是证明“某方案必然正确”，

而是用于区分以下两类输出：

• ❌ 幻觉 / 讨好型输出（Hallucination / Alignment Bias）
• ✅ 可跨模型复现的语义涌现（Cross-Model Semantic Emergence）

当一个结论在独立训练路径的模型中，

以显著更短的交互时间再次收敛，

即可判定该结论不依赖单一模型或个人对话历史。

二、核心假设（Assumptions）

CSEC 基于三个被广泛接受的工程事实：

1. 不同 LLM（如 GPT 系列、DeepSeek）具有独立训练路径
2. 幻觉与讨好行为高度依赖模型与上下文连续性
3. 稳定的语义结构更可能在不同模型中被快速“重新发现”

三、检验对象（What Is Being Tested）

CSEC 不测试事实真伪，而测试：

• 语义结构是否稳定
• 治理判断是否一致
• 结论是否模型无关

例如：

• 是否都认为“治理应前置于自治”
• 是否都区分“模型涌现”与“语义可归责性”
• 是否在相同约束下得出近似的结构性判断

四、方法流程（Procedure）

Step 1｜语义种子构建（Semantic Seed）

• 选取一组结构化 Prompt
• 必须包含： 明确定义 约束条件 任务边界
• 避免： 情绪化语言 立场宣告 夸张修辞

Step 2｜模型 A 的长期交互（Baseline）

• 与模型 A（如 GPT-5.x）进行长期、多轮交互
• 通过人工修正，收敛出一组稳定输出模式
• 记录： 语义结构 关键判断 状态划分方式

Step 3｜跨模型迁移（Cross-Model Transfer）

• 将 同一语义种子 / Prompt 输入模型 B（如 DeepSeek）
• 不引入模型 A 的历史上下文
• 仅允许正常对话推进

Step 4｜时间压缩对比（Time-Compression Test）

• 比较达到“语义一致结论”所需的时间： 模型 A：T₁（如 9 个月） 模型 B：T₂（如 3 个月）
• 若 T₂ ≪ T₁ 且语义一致 → 进入下一步

Step 5｜语义一致性评估（Semantic Consistency）

评估维度包括：

• 关键概念是否同构
• 判断方向是否一致
• 治理结论是否相容
• 是否可被写成同一套协议/流程

五、判定标准（Decision Criteria）

判定为「语义涌现」需满足：

1. 跨模型一致性 不同模型在相同结构约束下得出高度相似的语义判断
2. 时间显著压缩 第二模型在更短时间内收敛
3. 结构可外置 输出可被转写为协议、State、Rule、Ledger
4. 非依赖叙述者 结论不需要原模型或原对话继续“辩护”

六、方法能证明什么 / 不能证明什么

CSEC 能证明：

• 输出不是单一模型的幻觉
• 输出不是对特定用户的讨好
• 输出具备模型无关的语义稳定性

CSEC 不能证明：

• 该方案在现实中一定成功
• 该判断在所有场景下都最优
• 该结构不存在未来修正空间

CSEC 是“去幻觉检验”，不是“终极真理论证”。

七、对“DeepSeek 蒸馏”的严谨表述

DeepSeek 并非“没有幻觉”， 但其作为多模型蒸馏体系， 提供了一个与单一 RLHF 路径不同的独立对照样本。

因此：

• 一致性 ≠ DeepSeek 更“聪明”
• 一致性 = 语义结构更可能源自问题本身

八、结论性表述（推荐引用）

当一个语义判断在不同训练路径的模型中， 在显著更短时间内反复收敛， 该判断应被视为一种跨模型稳定的语义涌现， 而非模型幻觉或个体化讨好行为。

九、与 WAO-64-CORE 的关系

CSEC 的存在本身，正是 WAO-64-CORE 设计逻辑的现实验证：

• 涌现不应被信任
• 但可以被检测、外置与继承
• 治理应基于语义稳定性，而非模型权威

一句话总结（给非技术人士）

幻觉需要你一直“相信这个模型”； 语义涌现只需要你换一个模型再试一次。