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PASM V1.0 与 V2.0 深度对比:从「仿生认知引擎」到「通用 AI 认知底座」

发布时间:2026/10/1 14:45:58来源:尧图网络
PASM V1.0 与 V2.0 深度对比:从「仿生认知引擎」到「通用 AI 认知底座」
作者:arronZheng(小志) · 适用读者:AI 工程师 / 智能体开发者 / 对认知架构感兴趣的技术人 关键词:PASM、认知引擎、神经符号、象量空间、世界模型、双系统、诚实 AI一、背景:为什么要做这次对比PASM 是一套通用 AI 认知引擎。它不负责"写代码""画图"这种表面能力,而是给 AI 应用装上一套认知器官——记忆、世界模型、决策、情感偏置、安全边界——让应用从"会答话的壳"变成"会记住、会推演、会自我约束的智能体"。在过去一年里,PASM 走完了两条版本轴:V1.0= 主仓pasm(v0.7.x),定位「仿生认知引擎」:七层内部计算 + 一层认知执行皮层。V2.0= 独立包pasm2(v2.0.0a9,九阶段收官),定位「通用 AI 认知底座」:从仿生走向通用,19 层架构规划、象量连续空间、反事实推理、双系统门控。本文用一张维度对比表先把差距摆出来,再逐项讲功能作用、用户价值、升级意义和它对未来 AI 发展的影响。文末附结论与选型建议。二、核心维度对比表(一张图看懂 V1.0 → V2.0)维度PASM V1.0(pasm 0.7.x)PASM V2.0(pasm2 2.0.0a9)产品定位仿生认知引擎——给 AI 应用一层"认知器官"通用 AI 认知底座——"情感为核、逻辑为骨、语言为口、安全为界"架构形态七层引擎(感知编码 / 向量记忆 / 世界模型 / 情绪动机 / 性格先验 / 元认知 / 全局工作空间)+ 认知执行皮层19 层架构规划 + 九阶段递进(仿脑件 / 符号化 / 记忆图 / 反事实 / 双系统 / 量子 / 小脑 / DMN / 自传体)记忆系统分层记忆:工作 / 情景 / 程序 / 语义印象 + 事实层(双时态三元组);艾宾浩斯遗忘 + 重要度守恒 + 召回即巩固象量连续潜向量(8 维 + 吸引子盆 + 情绪着色)+ 记忆图关联 + 睡眠重放(情绪优先 / 恶性合并检测)+ 自传体记忆世界模型符号世界模型:W1 动作后果表(Beta-Bernoulli + 层级贝叶斯回退)+ W2 rollout 脑内演练(条件独立假设)反事实推理(simulate / counterfactual / compare,"如果…会怎样"前向推演)+ 上下文预测器(象量级 next-entity,带奖赏预测误差 RPE)+ 小脑时序精修决策机制cog会话级状
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