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演化智能引擎 ML-QSeek/SurvX

DeepSeek Harness
ML-QSeek48 天前有提交已提供中文文档扫描:无法判定

用数据变化驱动系统行为,构建可自演化的智能架构

30.7/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/17 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

自动兼容检查未通过:仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装。以下命令仍可尝试,但可能失败。
无法用 dsh 插件命令安装(仓库内无 dsh 插件清单)
git clone https://github.com/ML-QSeek/SurvX.git
按该仓库 README 的原生方式安装;若作者另行发布了 DSH 插件包,请以其文档为准

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:需留意
是什么
dsh 原生插件 · tool
装得上吗
实装验证未通过(unknown),装前请到仓库确认最近更新与 issue
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 48 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/11/2) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查需源码安装

仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✗npm 包SurvX(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/11 22:20:46

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。

  • · 取源不可用(Error: github tarball HTTP 404 @ https:
  • · api.github.com
  • · repos
  • · ML-QSeek
  • · SurvX
  • · tarball)
扫描于 2026/11/4(0 天前)

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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功能亮点

  • 数据变化驱动行为
  • 统一能力单元与实体
  • 支持无AI运转

SurvX — 一套构建智能系统的范式,让行为由数据变化驱动。它把能力单元(F)、结构化实体(Matter)和自我演化实体(Ego)统一在同一架构下,有无 AI 都能运转。一个探索 XGI(异源通用智能)与开发未来的原型。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
SurvX 📖 阅读 SurvX 范式的参考架构与原型实现。 状态这是一个概念验证原型,不是开箱即用的框架,且尚未准备好用于生产环境。 SurvX 是一种构建智能系统的范式。它可以与各种 AI 后端协同工作,也可以在没有 AI 基础的情况下独立运行。该项目探索智能系统在不断演变状态下的组织形式,而不预先定义固定的发展路线图。 一个前沿方向是 XGI — 异源通用智能(Xenogenic General Intelligence),一种无需预定义起源或形态即可持续长期演化的智能形式。 (XGI 与 AGI 在概念上有重叠。与主流 AGI 不同,异源智能侧重于具有涌现起源的演化智能。) 快速开始 ⚠️ 这是一个研究原型,未发布到 PyPI。请克隆完整仓库以在本地运行。 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/ML-QSeek/SurvX cd SurvX 2. 安装依赖确保已安装 Python(建议 >=3.10)。依赖分散在各个子实例中,按需安装。 3. 启动工作室 cd instances/survx_studio python main.py 4. 打开浏览器访问 http://localhost:8090。在工作室中你可以: - 运行内置演示 - 创建并开发你自己的项目 你可以直接使用引擎而无需工作室。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
SurvX
📖 阅读 SurvX 范式的参考架构与原型实现。

状态这是一个概念验证原型,不是开箱即用的框架,且尚未准备好用于生产环境。

SurvX 是一种构建智能系统的范式。它可以与各种 AI 后端协同工作,也可以在没有 AI 基础的情况下独立运行。该项目探索智能系统在不断演变状态下的组织形式,而不预先定义固定的发展路线图。

一个前沿方向是 XGI — 异源通用智能(Xenogenic General Intelligence),一种无需预定义起源或形态即可持续长期演化的智能形式。
(XGI 与 AGI 在概念上有重叠。与主流 AGI 不同,异源智能侧重于具有涌现起源的演化智能。)

快速开始 ⚠️ 这是一个研究原型,未发布到 PyPI。请克隆完整仓库以在本地运行。

1. 克隆仓库
git clone https://github.com/ML-QSeek/SurvX
cd SurvX

2. 安装依赖确保已安装 Python(建议 >=3.10)。依赖分散在各个子实例中,按需安装。

3. 启动工作室
cd instances/survx_studio
python main.py

4. 打开浏览器访问 http://localhost:8090。在工作室中你可以:
- 运行内置演示
- 创建并开发你自己的项目

你可以直接使用引擎而无需工作室。
参见 developer-guide.md。

🧪 仅供研究和探索使用,不适用于生产环境。

文档

变更日志:CHANGELOG.md

贡献指南:CONTRIBUTING.md

设计规范:design.md

开发者指南:developer-guide.md

作为解决方案框架的范式:paradigm-as-solution-framework.md

XGI:泛生命智能的数学模型:XGI-A-Mathematical-Model-of-Pan-Life-Intelligence.md

SurvX-XGI 长期研究策略:SurvX-XGI-AI-Research-Longterm-Strategy.md

核心引擎上下文文档:

核心语义:core-context.md

建模流程:modeling-flow.md

生命周期:lifecycle.md

语法规范:syntax.md

项目结构 ├── survx/ # 核心模块 │ └── survx_engine/ # 引擎 ├── models/ # 模型工作区 ├── works/ # 用于迭代、改进和灰度测试的工作区 │ ├── solutions/ # 解决方案模块 │ ├── tools/ # 实用工具 │ └── examples/ # 示例项目 ├── instances/ # 可运行实例 │ └── survx_studio/ # 工作室工具 └── docs/ # 设计文档

许可证
- 根目录及大多数子目录:MIT,参见 LICENSE
- works/solutions:部分子项目采用 AGPL-3.0 许可,参见相应子目录内的 LICENSE 文件。
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