VGT-Pro Explorer
Neural Logic Extrapolation Laboratory
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● DETERMINISTIC VERIFIED
🔬 Core Philosophy
VGT-Pro 并非传统的概率映射模型，而是一个基于扩张迭代卷积 (Dilated Iterative Convolution) 的神经逻辑单元。它证明了复杂的算术泛化可以从简单的几何结构中涌现。
1. 归纳偏置 (Inductive Bias)
通过 Little-endian (逆序) 数字化表征，模型将加法运算转化为时间序列上的特征传播。每一层卷积实际上在执行“进位逻辑门”的操作。
2. 几何坍缩损失 (Geometric Collapse)
Loss = CrossEntropy + α(t) · ||h||₂
关键的 $L_2$ 压力项强迫隐藏层状态在训练中“坍缩”为离散的布尔状态，从而消除了深度学习中常见的“幻觉噪声”。
3. 泛化基准 (Benchmark)
Training Range (Digits)1 – 6
Extrapolation Range (Digits)20+
Logic Accuracy100.0%
Model Size (Quantized)335 KB
4. 代码片段
# 扩张卷积实现进位外推
dilation = 1 if i < 4 else (2 if i < 8 else 4)
h = relu(conv1d(h, weight, padding=dilation))
dilation = 1 if i < 4 else (2 if i < 8 else 4)
h = relu(conv1d(h, weight, padding=dilation))
"在这个系统中，每一次卷积都是一次进位，每一次残差连接都是一次逻辑证明。"