Phionyx：具有结构化状态管理和预响应治理的确定性 AI 运行时架构

arXiv:2607.18246v1 公告类型：新 摘要：我们提出 Phionyx，一种确定性 AI 运行时架构，源自更广泛的 Echoism 交互框架，引入了 AI 工程的治理优先方法：将大语言模型 (LLM) 输出视为噪声传感器测量而不是直接决策。与概率代理不同，Phionyx 通过由确定性状态演化方程控制的结构化状态向量强制执行确定性状态演化，从而在需要可审计性和治理的应用程序中实现可重现的行为。该架构集成了三层：(1) 通过规范的 46 块管道处理噪声传感器测量的确定性评估内核，(2) 提供预响应控制和架构隐私执行的统一安全层，以及 (3) 实现影响加权缓存驱逐的基于语义时间的内存系统。单实例部署的实验验证表明，与事后过滤（不安全输入比率为 30%，模拟成本模型）相比，计算开销减少了约 31%，与 LRU 相比，高价值数据保留提高了 24%（与 FIFO 相比，72%，相同的缓存容量，经过基准验证），在 100 次重复运行中验证了确定性执行，控制信号方差为零（经过哈希验证），单实例部署中的意外重启为零测试（有关方法和范围，请参阅附录 C）。本文介绍了该架构、其分析结构和范围实验证据；分布式或多租户部署的推广仍然是未来的工作。