Implementation Roadmap

从机制验证到系统级论文产出

路线图的重点不是堆里程碑，而是明确：哪项机制先验证、为什么先做、需要哪些资源、最后如何沉淀为论文、代码和社区资产。

Phase 0
知识库、映射分析与 P0 原型已完成
3 篇
目标顶会论文：MLSys / NeurIPS / ICLR
$250K
首轮 9 个月资源预算
当前阶段

Phase 0：设计评审与知识打底

已完成主体建设
  • 知识库：13 个生物系统与 15 个 AI 领域的结构化整理。
  • 映射分析：形成 195 个映射单元的探索框架。
  • P0 机会识别：筛出三项最值得原型化的机制。
  • 原型实现：双重门控、免疫检查点、分层应激三项参考实现。
  • 项目网站：完成多页结构化展示。
  • 未完成部分：外部专家反馈与学术验证闭环。
第 1-3 个月

Phase 1：概念验证

预算 $10K

优先验证分层应激响应系统，因为它工程闭环最短、系统收益最直接，也最容易形成可复现实验。

  • 设计三层应激协议：degrade / rollback / rebuild。
  • 集成到 PyTorch 训练或服务编排环境中。
  • 在模拟故障环境中测试恢复时间与可用性。
  • 形成第一篇系统向投稿：MLSys 2027。
第 4-6 个月

Phase 2：核心学习机制

预算 $20K

第二阶段转向双重门控持续学习，因为它最能代表“记忆即结构”的核心主张，也是学术辨识度最高的方向。

  • 设计 local tag / global permit 的巩固权重生成逻辑。
  • 在 Split CIFAR-10、Permuted MNIST 等基准上验证。
  • 做与 EWC、SI、经验回放的对比和消融实验。
  • 形成第二篇学习向投稿：NeurIPS 2027。
第 7-9 个月

Phase 3：动态对齐机制

预算 $50K

最后验证免疫检查点式对齐，因为它需要更复杂的安全评估与用户体验测量，但一旦成立，影响面最大。

  • 建立 activation / inhibition 双信号控制器。
  • 接入开源大模型与多轮对话场景。
  • 用过度拒绝率、拦截率与满意度三指标共同验证。
  • 形成第三篇对齐向投稿：ICLR 2028。
第 10-18 个月

Phase 4：综述与生态沉淀

将前三项机制整合成统一框架，沉淀为综述论文、开源实现和后续映射库扩展计划。

Outputs

预期产出

论文

MLSys、NeurIPS、ICLR 三篇方向各不相同的论文，避免所有贡献堆进一个故事里。

代码

形成一套可对照的原型仓库：学习控制器、安全控制器、鲁棒性控制器。

框架

后续再把三者抽象成统一的“虚拟细胞控制架构”，而不是一开始就做过大框架。

团队配置

  • 2 名 ML 研究员：负责持续学习与对齐实验。
  • 1 名系统工程师：负责容错、训练编排与鲁棒性验证。
  • 1 名神经科学顾问：负责机制解释的准确性。
  • 1 名 ML 工程师：负责原型实现与实验管线。
  • 第 7-9 月引入 2 名安全研究员。

算力分布

Phase 1 · 4×A100$5K
Phase 2 · 8×A100$20K
Phase 3 · 16×A100$50K

总算力成本约 $75K，总预算约 $250K。