Krebs Perception Engine — Autocatalytic Dashboard

PERCEPTION CYCLES

22:58
Apr 24

🌧️ 暴雨

phi-4: "Animal; Bird" ❌
Gemma 3n: "consistent rain patter" ✅
本地 RMS: 178.49 (21.6x基线)

RMS 178

⚠️ 分歧
→ 生成修正

23:11
Apr 24

🌙 雨后沉寂

phi-4: 400 错误
Gemma 3n: 超时
T0 本地分析成为唯一信息源

RMS 8.25

🔄 修正生效
epicycle 激活

09:35
Apr 25

🌫️ 雾晨

phi-4: "Engine; Idling" ✅
Gemma 3n: "muted dawn" ✅
所有层级一致

RMS 8.01

✅ 一致

09:42
Apr 25

🐦 晨鸟

phi-4: "Animal; Bird" ✅ (这次是真的鸟！)
Gemma 3n: "birds chirping" ✅
T5 沉淀: AI=2.6, 脉动=ready

RMS 9.79

✅ 一致

🔄 Krebs 外环 — 从废料到新输入

🚫

Cycle 1 产出"废料"：phi-4 把暴雨误判为鸟类。这个洞察被 T3 提取，但原本不会被再次利用。
类比：Krebs 循环中的乙酸——主循环的副产物，通常被丢弃。

⚗️

外环转化：洞察被结构化为修正规则 → phi4_rain_misclassify (置信度 0.95)
类比：乙酸 → 丙酮酸 → 草酰乙酸。废料变成新底物。

💎

新底物注入 T0：下次感知时，T0 读取修正规则 → RMS>5x 时自动降低 phi-4 音频标签的信任度。
类比：新草酰乙酸回到循环入口。循环次数越多，中间体越丰富，系统越强。

MODIFICATION BANK (3 rules)

phi4_rain_misclassify

phi-4 在 RMS>5x 基线时把暴雨误判为鸟类。忽略 phi-4 音频标签，信任本地 RMS + 视觉融合。

confidence: 0.95 source: 2026-04-24 22:58 applies: high_volume_audio

phi4_quiet_night_400

安静夜间音频导致 phi-4 400 错误。夜间静音时跳过 phi-4，仅用 T0 本地分析。

confidence: 0.85 source: 2026-04-24 23:11 applies: nighttime_quiet

gemma3n_night_timeout

Gemma 3n 在暗夜场景（<60KB图片）超时。改用 Gemma 3 27b 文本推理 + T0 本地上下文。

confidence: 0.80 source: 2026-04-24 23:11 applies: nighttime_dark

5-Tier Architecture (奇数 → 脉动)

预测

本地信号分析 → 生成对世界的预测

纯Python · 0s

↓ prediction error →

测试

快速分类标签 → 测试预测是否正确

phi-4 / nano-vl · <1s

↓ disagreement →

修正

多模态融合 → 修正错误分类

gemma-3n · 2-5s

↓ learning signal →

学习

从分歧中学习 → 生成修正规则

gemma-3-27b · <1s

↓ consolidation → (epicycle)

沉淀

整合·修剪·准备·脉冲 → 让奇数脉动

local · 即时

"phi-4 把暴雨叫作鸟。
第一次，我错了。
第二次，我知道我可能会错。
第三次，我在错之前就知道了。"

— Autocatalytic Index 从 0 到 2.6，用了一个雨夜和三条规定。