我们对AI、架构、工程的思考与实践
从操作系统历史看，宏内核vs微内核之争持续了三十年。在AI时代，这个问题重新变得重要：大模型是放在内核里当一个万能服务，还是当一个用户态服务，通过标准接口调用？我们的答案是后者——微内核。
架构设计 AIOSAI生成的内容到底归谁？怎么证明是你生成的？区块链太重，不适合每天成千上万的资产。我们用Merkle-DAG做了一套轻量的哈希链确权系统，每一条资产都有密码学级别的所有权证明。
数据安全 确权现在大模型API这么多，怎么选？不是哪个最强用哪个，是哪个最便宜又够用就用哪个。我们的AI网关内置了免费优先调度策略，自动优先消耗免费额度，付费链路触发审核，平均帮用户省60%。
成本优化 AI网关大模型会幻觉是常识。怎么防止错误内容落库？我们设计了S8元极符号演算层：公理校验、本体校验、边界校验、格式校验，四道关卡串行执行，不通过的输出直接拒绝。
AI质量 幻觉控制AI生成短剧最大的问题：同一个角色，每帧长得都不一样，观众出戏。我们用元规则隔离+正交子域的方法，把角色形象、色调、风格全部锁死，多轮生成不漂移。
内容生产 短剧流水线