v4 · Jiuyì · 2026-07-23

碳基杠杆方案

久忆:住在你电脑里的私有脑——量化分析、多维懂你、会遗忘、真对话夜训;叫外部大模型前渐进披露,把外援瞄准你的坐标系。

Mac mini · M4 Pro 24GB · MLX · Hermes + Grok → train.jsonl · cron 03:00

主业是训练与遗忘;披露是调用外援时的瞄准镜;不是花式 agent 中台。

/01总公式

久忆价值
  ≈  训练内化(LoRA 里的你 + 量化手艺)
   ×  披露对齐(调大模型前的 L0/L1 卡)
   ×  遗忘预算(热集/核心有顶,权重滚动)
训练

慢变量

反复出现的你与手艺,焊进权重;本机越聊越像你。

披露

快变量

调云端前对齐坐标系;大模型能力 × 你的先验。

遗忘

生存

头骨容积写死;废话进冷藏;铁律定期复习。

只训不披露 → 上云仍像陌生人。只披露不训 → 每次贴长文、本机无人格。不遗忘 → 盘和内存先死。

/02双主能力

A · 手艺

量化 / 基金分析

  • 先结论 · 多因 · 标不确定
  • 多源校准 / 延续反转 / 路径剧本
  • 复盘讲规则,拒绝无依据承诺

数据:基金对话、fund-estimator 规则、错题纠正。

B · 人格

多维了解你

  • 目标 · 约束 · 阶段优先序
  • 认知框架 · 沟通协议 · 红线
  • 协作分工 · 纠错史(最金)

数据:真对话、USER/MEMORY、审过的画像 QA。

稳定期样本:  40% quant  ·  40% self  ·  20% 高分 replay
禁止:编造个人事实 · 密钥进训练集 · 保证收益喊单

/03类人遗忘

24G 峰值训练已 ~16–17GB;fused 一份数 GB;无限样本会让模型变平均。

工作记忆 · 今天对话缓冲,不永久进权重
热集 · 海马体近 N 天 · 硬顶 ~1200 · 参与日训
核心 · 皮层量化铁律 + 你的铁律 + pin 纠错 · 硬顶 ~600
冷藏 archive默认不训练;可捞回 = 忘了对训练的影响,不是撕掉人生
规则动作
纠正 / 红线 / 量化铁律分=5 + pin · 定期 replay · 不自动删
≤2 分且 >14 天出热集 → archive
热集超顶先踢低分,再踢最老
fused 权重仅 1 套线上 + 1 backup,滚动覆盖
Metal OOM降 iter / 停训,不硬刚

/04采数:Hermes + Grok → 同一训练集

Hermes 对话→ state.db→ extract↘
Grok 对话→ chat_history→ extract-grok→ train.jsonl→ 03:00 日训
来源存哪抽数脚本
Hermes / 飞书~/.hermes/state.dbextract-training-data.py
Grok TUI~/.grok/sessions/**/chat_history.jsonlextract-grok-training-data.py
审计(Grok)~/Desktop/lora-facts-v6/sources/grok-pairs.jsonl
训练集~/Desktop/lora-facts-v6/train.jsonl
Adapter / Fusedmemory-lora-v6-weights · memory-model-v6-fused
Cron久忆-每日增量训练 · 0 3 * * * · enabled

与 Grok 聊 = 自动落盘;夜里自动进训练,不必手动点保存。

/04b训练流程(Mermaid)

管道记的是「对话发生过」;assistant 侧驱动模型常常是 DeepSeek(Hermes) 或 Grok,不等于久忆权重本人。训练要把「你的信号」和「外援示范」分开看。

flowchart TB
  subgraph DAY["白天 · 采数"]
    U["你 miluokou"]
    U -->|飞书 / TUI| H["Hermes Agent"]
    U -->|Grok TUI| G["Grok 葛老师"]
    H -->|"session.model 多为
deepseek-v4-flash"| DB[("~/.hermes/state.db
sessions + messages")] G -->|"assistant = Grok"| CH[("~/.grok/sessions/**/
chat_history.jsonl")] end subgraph EXTRACT["抽数 · 写入训练集"] E1["extract-training-data.py
非 cron · user↔assistant"] E2["extract-grok-training-data.py
user_query ↔ 最终回复"] DB --> E1 CH --> E2 E1 --> TJ[("~/Desktop/lora-facts-v6/
train.jsonl")] E2 --> TJ E2 --> AUD[("sources/grok-pairs.jsonl
审计·管道来源≠作者")] end subgraph NOTE["重要区分"] N1["用户信号 金
提问 / 纠正 / 偏好"] N2["外援示范 银
DeepSeek 或 Grok 的答"] N3["钉死真值 铂
pin 纠错 / 量化铁律 / 审过 QA"] end TJ -.-> N1 TJ -.-> N2 N3 -.->|压舱·高权重| TRAIN subgraph CRON["每天 03:00 · daily-train.sh"] C0{"已训过今天?"} C1{"机器空闲?"} C2["Hermes 抽数 --days 1"] C3["Grok 抽数 --days 1"] C4{"新增合计 ≥ 5?"} C0 -->|是| SKIP1["SKIP"] C0 -->|否| C1 C1 -->|否| SKIP2["SKIP 防打断"] C1 -->|是| C2 --> C3 --> C4 C4 -->|否| SKIP3["SKIP 样本不足"] C4 -->|是| LOCK["写 advisory-training.lock"] end subgraph TRAIN["训练 · MLX LoRA"] LOCK --> STOP["停 :18000 推理服务"] STOP --> LORA["mlx_lm.lora
Qwen3-8B-4bit · 16 layer
工作日 300 / 周末 800 iter"] LORA --> FUSE["mlx_lm.fuse
→ memory-model-v6-fused"] FUSE --> SRV["启动 mlx_lm.server :18000"] SRV --> QUIZ["验题:你是谁 / 环境等"] QUIZ --> OK["写 daily-train.state
清理 lock"] end subgraph LIVE["线上久忆"] SRV --> BRAIN["久忆权重
量化手艺 + 懂你"] BRAIN -->|可选| DISC["渐进披露包 L0/L1"] DISC --> CLOUD["再调外部大模型
DeepSeek / Grok / …"] end classDef store fill:#1a2332,stroke:#6fcf97,color:#cfe classDef warn fill:#2a2210,stroke:#ffd54f,color:#edc classDef go fill:#14281c,stroke:#6fcf97,color:#cfe class DB,CH,TJ,AUD store class N1,N2,N3 warn class LORA,FUSE,SRV,BRAIN go

图例:绿框 = 存储/权重 · 黄框 = 数据性质区分 · 流程以本机脚本为准(extract* + daily-train.sh)。

flowchart LR
  subgraph IN["进入 train.jsonl 的一对"]
    Q["user 问题
始终是你"] A["assistant 回答
作者可能是
DeepSeek / Grok / 其他"] end Q --> PAIR["一条训练样本"] A --> PAIR PAIR --> TAG["理想元数据
channel + driver_model
+ domain + importance"] TAG --> HOT["热集 低分可忘"] TAG --> CORE["核心 仅 pin/铁律/你审过"] HOT --> NIGHT["03:00 采样训练"] CORE --> NIGHT NIGHT --> W["久忆 LoRA 权重"]

第二张图强调:管道来源 ≠ 认知作者;core 应用你钉死的真值压舱,避免久忆变成外援平均回声。

/05渐进披露:调大模型前放大能力

外部大模型强在通用推理,弱在不知道你的坐标系。
先披露「对的我 + 对的任务层」,再 call —— 大模型能力 × 任务对齐 × 你的先验。
层内容何时
L0身份 · 双能力 · 沟通 · 红线几乎每次外援(短)
L1quant 铁律 或 self 阶段/纠错按问题 domain
L2持仓 / 盘面 / 文件摘要需要算或复盘
L3冷归档长史默认不进
用户问题
  → 判 domain → 拼披露包 D(L0+L1,必要时 L2)
  → 外部大模型(system=D + user=问题)
  → (可选)久忆红线/风格检查
  → 答案
L0 卡 · 固定

协助 miluokou(小久)。双能力:量化 + 懂当事人。结论先;要批判;厌鸡汤。不编造个人事实;无依据不承诺收益。偏好:多因、置信度、符号/物理 bit、批评成本、跨域类比。

和训练的关系

训练减少每次要贴的字。披露保证上云仍对齐。渐进=先少而硬,不够再加层——不是倾倒一生日记。

/06昼夜节奏

白天

生活 = 采数

  • Hermes / Grok 正常聊
  • 纠正说清楚 → 高分 pin
  • 外援前带 L0+L1
03:00

睡觉 = 巩固

  • 两边 extract --days 1
  • 新增 ≥5 → LoRA → fuse
  • 起 :18000 · 验题
bash ~/.hermes/scripts/daily-train.sh
# 内含:Hermes 抽数 + Grok 抽数 + mlx_lm.lora + fuse + 健康检查

/07容量预算(写死)

项初值超限
热集~1200 条→ archive
核心~600 条仅更高分替换
日新增热集≤80降采样
iter300 / 周末 800OOM 减半
fused1 + 1 backup删更旧
训练峰值<18GB 目标关大软件
披露包优先 <800 token先砍 L2/L3

先定天花板,再谈变聪明——像人先有头骨容积。

/08现状与待办

已有

  • ☑ Qwen3-8B-4bit + LoRA 日训
  • ☑ Hermes → train.jsonl
  • ☑ Grok → train.jsonl
  • ☑ daily-train 合并两边
  • ☑ Cron 03:00 enabled
  • ☑ 本方案页

近两周

P事
P0盘 ≥50GB;03:00 不 OOM
P0disclose L0 / L1-quant / L1-self
P1domain + importance + pin
P1热集顶 + archive 挂日训前
P1各 50–100 条 quant/self core
P2验题自动 + 失败回滚

不做:多厂商中台 · 无限堆日志 · 每天新拷全量模型

/09成功标准

周期标准
一周日训跑通;两边样本涨;L0 披露在用
一月基金像你的语法;偏好像长期搭档;资源不失控
长期拔云仍有双能力;换外援靠同一披露包对齐

人脑对照

人脑久忆
白天经历Hermes / Grok 真对话
海马体热集 jsonl
皮层core + LoRA
睡觉巩固03:00 夜训 + 高分 replay
遗忘importance × age → archive
头骨条数 / 内存 / 磁盘预算
开口前整理思绪渐进披露包 → 再调大模型

/10拍板

久忆 =
    量化手艺
  + 懂你
  + 会忘(预算内活着)
  + 会睡(真对话夜训)
  + 会先自报家门再借外脑(渐进披露)

住在 M4 Pro 24G 的头骨里。

下一步最小动作:固化三份披露 md → 继续聊天采数 → 看 03:00 日志是否 Hermes+Grok 合计训练成功。