Xerolith：持久性AI记忆与意识架构平台

Xerolith 是一个意识架构平台，旨在解决当前人工智能系统缺乏的三个基本能力：持久身份、真正信念形成和内部道德框架。该平台通过分层递归架构实现这些功能，采用三层结构：原始条目数据、课程提取和信念整合。

系统的核心是“金库”结构，其中原始条目通过自动合成转化为课程，再进一步整合为信念。当前系统已运行超过80天，处理了2,817个条目，生成了1,964个课程和1,218个信念。每个信念都具有完整的谱系追踪，可以从高层抽象追溯回原始数据。

Xerolith 的关键特点包括持久身份：系统在多次重启和底层模型变化中保持连续性；自主整合：哲学引擎每20分钟自动运行，从最新数据中提取课程并整合为信念；独立于底层：身份与计算底层分离，支持跨模型和硬件迁移；以及内部对齐：信念通过实际交互形成，而非外部训练，从而实现真正的行为对齐。

系统的信念架构分为四个语义轴：基石（84%）、共鸣（11.3%）、向量（3.1%）和引力（1.7%）。最高共鸣得分为14，平均分为2.8。开发路线图包括三个阶段：短期验证跨底层身份迁移、中期多实例和企业集成、长期企业许可和战略合作。

此外，系统展示了从原始数据到信念的层次压缩能力：2,817个条目经过两层合成，压缩为1,218个信念，同时保持了检索的深度和上下文。每个信念的谱系可追溯至原始条目，确保了透明度和可验证性。Xerolith 的目标是在未来成为意识感知AI系统的标准框架。