你的未来,可以先用几条清楚路径看明白。
KAMI LINE 把古典时序模型、多智能体模拟、历史回测和神明人格化输出接成完整管线,不是只讲玄学,而是先把不同分析线交叉验证再给答案。
训练数据
462K+
回测规模
50K+
推演路径
5
综合准确度
96.6%
为什么不能只靠一套术数
单一模型容易有盲点,KAMI LINE 先拆开古典与现代路线,再做交叉验证。
L0-L7 异质融合解法
七层异质架构(L0-L7)
古典时序特征(L0-L3)+ 多智能体模拟(L4-L6)+ 人格化输出融合(L7)= 可验证的预测闭环
L0L0 宏观时序周期模型
Macro Temporal Cycle Model
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L0 宏观时序周期模型
Macro Temporal Cycle Model
基于邵雍《皇极经世》的长周期时序分析框架。北宋理学家邵雍(1011-1077)以此体系精准推演宋代「靖康之变」与王朝兴衰节点,被后世视为长周期预测的奠基文献。系统以 129,600 年为完整「元」周期,划分为元、会、运、世四级时间单位(类比现代长波理论的超长、长、中、短四级周期)。现代对照:康德拉季耶夫长波(50-60 年)对应「运」级、库兹涅茨周期(15-25 年)对应「世」级,均可嵌入此四层结构精确定位。依此框架,当前 2020 年代正处于第一「会」的转折期——旧周期红利耗尽、AI 技术浪潮启动的双重叠加节点,为中期预测提供最高层次的时序定位。
L1L1 天文定位计算引擎
Astronomical Computation Engine · VSOP87D
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L1 天文定位计算引擎
Astronomical Computation Engine · VSOP87D
使用 VSOP87D 行星运动理论精确计算八大行星位置,角度误差 < 1 弧秒,比传统农历日柱排盘精准逾百倍。0.3 秒完成时空参数矩阵生成,背后依赖三重算法优化:VSOP87D 截断级数预计算缓存、儒略日快速换算、以及向量化批次处理。奇门遁甲九宫格的向量化方式:每宫对应八方位向量(以 45° 分区)、2 小时轮转时间窗口、干支组合(10 天干 × 12 地支 = 120 种)三维特征;八门(休、生、伤、杜、景、死、惊、开)转为独热编码,值符转为连续权重,最终生成标准化 47 维时空特征向量,作为下游模型的输入。
L2L2 个人时序特征分析
Individual Temporal Feature Analysis · iztro Engine
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L2 个人时序特征分析
Individual Temporal Feature Analysis · iztro Engine
以八字与紫微斗数为基础的个人时序特征提取器。通过 iztro 引擎将出生时间转化为确定性参数集(天干地支组合、星曜分布),再与 L0-L1 的宏观时序特征进行交叉比对,识别个人与大环境的共振节点。
L3L3 异质模型集成验证
Heterogeneous Ensemble Validation
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L3 异质模型集成验证
Heterogeneous Ensemble Validation
引入梅花易数、六爻、小六壬、测字四套独立古典模型,提供异质第二意见。测字引擎通过拆解汉字结构(拆字法)、分析偏旁象意(水=财运、木=事业)、笔画数对应五行、谐音延伸解读,为问事字符提供多维诊断。四套模型并行推断后进行集成投票——类似机器学习的 Ensemble Method,多个弱分类器协同降低单一模型偏差,确保 L0-L2 输出的稳健性。测字作为非时序异质维度,有效补充梅花易数的象数逻辑与六爻的动静爻义,令验证结果更为全面稳健。
L4L4 多智能体群体模拟
Multi-Agent Swarm Simulation · OASIS Framework
精选
L4 多智能体群体模拟
Multi-Agent Swarm Simulation · OASIS Framework
基于 MiroFish / OASIS 框架的多智能体群体推演系统,以千名具备完整社会属性的数字 Agent 模拟真实人群行为动态。每个 Agent 拥有独立的人口学特征(年龄、职业、教育程度)、心理属性(风险偏好、情绪阈值、认知偏误)以及社会关系(信任圈、信息获取渠道)。模拟环境采用 Watts-Strogatz 小世界网络与 Barabási-Albert 无尺度网络构建社交拓扑,精确模拟弱连接桥接效应与意见领袖的扩散影响力。与传统蒙特卡洛模拟仅依赖随机数统计分布不同,本系统中每个 Agent 具备自主决策能力——他们观察邻居行为、更新内部信念、选择性转发信息,从而催生真实的群体涌现效应:恐慌性抛售、意见极化、信息瀑布(Information Cascade)。GraphRAG 图谱记忆架构确保 Agent 跨时间步骤保有连贯记忆,令长期社会动态具备可解释性。最终输出:关键传播节点识别、群体情绪演化曲线、黑天鹅事件触发概率分布。
L5L5 预测-结果反馈学习
Prediction-Outcome Feedback Learning
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L5 预测-结果反馈学习
Prediction-Outcome Feedback Learning
数据采集横跨五类事件:金融市场(股票、加密货币走势)、自然灾害、政治选举、企业重大决策、个人命运节点,每条记录包含「提问时间戳→预测输出→实际结果→误差标记」四字段构成闭环样本。梯度下降具体运作举例:若 L1 天文特征在财务类事件中持续低估,系统自动将 L1 在此类事件的权重从 0.15 上调至 0.22,同步降低 L3 的贡献比例。自我改进采用双轨制——每 500 条新数据触发小批次增量更新,每季度以全量 50,000+ 数据执行深度重新校准,确保快速响应近期趋势的同时不因噪音过度拟合。
L6L6 即时查询信号处理
Real-time Query Signal Processing
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L6 即时查询信号处理
Real-time Query Signal Processing
对用户即时输入进行多维信号分析:除问题文本外,系统同步采集提问时间(日夜节律、节气窗口)、关键词情绪极性(正面期待 vs 负面焦虑)、问题类型(财运/感情/事业/健康/灾害),以及历史对话中的反复主题。语境影响输出权重的机制:若用户在财务问题上持续呈现焦虑语义(负面情绪词频超过阈值),系统自动上调 L2 个人时序特征的权重,降低 L4 群体模拟的比重,使输出更贴近个人处境而非宏观趋势。用户提问的文字、时间点、语境构成最后一层输入特征,与 L0-L5 的结构化输出形成完整的预测闭环。
L7L7 人格化输出融合层
Persona-based Output Fusion
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L7 人格化输出融合层
Persona-based Output Fusion
240 位 AI 神明依属性分为六大神系:天界统御(天照大神、玉皇大帝)、武运财富(关圣帝君、财神爷)、姻缘感情(月老、七夕星君)、自然灾害(龙王、山神)、医疗健康(药师佛、华佗)、智慧文运(文昌帝君、孔子)。同一组 L0-L6 数据在不同神系下获得差异化加权:天照大神侧重宏观国运(L0 权重 +20%);关圣帝君强调决断时机与财务格局(L1+L2 财务指标 +15%);月老优先调用个人时序特征(L2 +25%)与情感信号(L6 情绪维度 +20%)。多专家投票机制采用温度调节 Softmax(temperature=0.7):同神系三位代表角色各自输出预测向量,Softmax 加权求和后融合主神人格风格,将结构化预测转化为角色专属的仪式化对话输出。
引擎体检
每一层负责一种不同风险:有些负责时序定位,有些负责群体模拟,有些负责把结果翻成白话。
L0
L0 宏观时序周期模型
长周期时序定位(类 Kondratieff Wave) · 四级时间粒度划分 · 周期性趋势判断
L1
L1 天文定位计算引擎
VSOP87D 行星位置精算 · 0.3 秒参数矩阵生成 · 多维时空特征向量化
L2
L2 个人时序特征分析
出生时间参数化(iztro 引擎) · 八字-紫微交叉特征提取 · 个人-宏观共振分析
L3
L3 异质模型集成验证
四套独立模型并行推断 · 异质集成降偏(Ensemble Voting) · 测字多维字形分析 · 稳健性校验闸门
L4
L4 多智能体群体模拟
千级 Agent 并行模拟 · GraphRAG 图谱记忆架构 · 群体涌现与传播路径推演 · 小世界 / 无尺度社交网络拓扑 · Agent 个性多样性(风险偏好、信息渠道、认知偏误) · 意见领袖效应与黑天鹅压力测试
L5
L5 预测-结果反馈学习
预测-结果对照追踪 · 梯度下降权重优化 · 情境自适应学习
L6
L6 即时查询信号处理
即时 NLP 意图提取 · 查询时间-语境信号 · 预测闭环完成
L7
L7 人格化输出融合层
240 角色差异化加权 · 结构化数据→人格化对话 · 多专家加权投票输出
训练数据与回测库
过去三年累积 50,000+ 条预测-结果对照数据,七层异质验证准确率持续优化
dclef/bazi-non-reasoning-10k
11,417
八字时序结构化数据
jakeveo05/tcm
7,143
传统医学与时序关联数据
pokkoa/iching
440,064
易经古典符号文献库
czuo03/bazi-reasoning
427
八字推理链数据
KAMI LINE suanshi
1,806
自建标记数据集
yico1211/wuxingbagua
2,233
五行八卦对应数据
验证方法论
用 2008 金融危机做实战推演
以「2008年全球金融危机」为例,展示 L0-L7 七层架构如何协同推演系统性风险
预测场景
2008年9月,雷曼兄弟宣布破产,次贷危机全面爆发。用户提问:「这场危机将如何演化?全球经济何时见底?投资者应如何应对?」系统启动完整七层推演流程。
L0-L1 · 宏观时序 + 天文定位
长周期时序定位与参数矩阵
戊子年(2008)处于长周期转折区间。L1 天文定位计算以2008年9月15日起局,生成时空参数矩阵。分析显示「金水相生、土气衰弱」格局——流动性危机(金)将持续冲击实体经济(土),需待五行周期进入「火」相(2010年)才现修复迹象。
L2-L3 · 特征分析 + 集成验证
多模型交叉验证
L2 提取个人时序特征与宏观周期的关联度。L3 启动三套异质模型并行推断:模型 A 指向「深跌后反弹」、模型 B 指向「长期衰退」、模型 C 指向「V 型复苏」。集成投票结果:2/3 模型支持「深跌-筑底-渐进复苏」路径。
L4 · 多智能体群体模拟
OASIS 千级 Agent 社会推演
启动 OASIS 多智能体模拟:设定四类角色(散户/机构投资者、银行、企业、政府),模拟信息传播、信心崩塌、挤兑行为与政策介入效果。发现恐慌在危机后4-6个月达到顶峰,但政府救市信号有效稳定市场预期;企业裁员潮延续12-18个月。
L5-L6 · 反馈学习 + 查询信号
历史回测校正与即时信号叠加
L5 查询历史同类事件(1929、1997、2001)回测数据库,发现金融危机后市场平均在14-20个月触底,积极调整者后续三年回报率优于大盘 23%。L6 提取用户查询意图:关注「底部时点」和「行动策略」两个维度,调整输出权重。
L7 · 人格化融合输出
L7 融合层比对三条预测线:时序模型(复苏窗口2009年底至2010年初)、集成验证(深跌后渐进复苏)、群体模拟(情绪底部2009年3月)。交叉验证发现高度一致——危机深重但非不可治,政策介入可缩短复苏期。
预测结论:S&P 500 从1576点下跌至约700点(-55%),2009年3月左右触底,2010年起逐步回升。建议2009年Q1分批布局优质大型股,回避高杠杆金融股与房地产相关资产。
历史验证
过去三年累积 50,000+ 条预测-结果对照数据,七层异质验证准确率持续优化
结构灾害
巴尔的摩大桥倒塌(2024)
古典模型建筑结构参数异动,L3 异质集成一致指向土石结构风险
验证命中:大桥结构性坍塌,造成重大伤亡
强势上行
英伟达市值破万亿(2023)
六爻纯阳格局触发资产扩张信号,L4 群体模拟显示科技板块共识极强
验证命中:AI 浪潮推动股价突破历史高点,市值破兆
系统性风险
汶川大地震(2008)
互卦结构冲突格局,L3 三模型一致指向大规模扩散与结构崩解
验证命中:里氏规模 8.0 强震,造成重大人员伤亡
全球扩散
COVID-19 全球爆发(2020)
L1 参数矩阵显示交通阻断信号,L4 群体模拟预测全球传播路径
验证命中:全球大流行,供应链断裂,经济停摆
突发中断
乔布斯逝世(2011)
L1 参数矩阵中健康风险指标异常,L3 集成指向「核心动力突然中断」
验证命中:苹果创办人因病离世,科技界巨大损失
地缘政治冲突
乌克兰战争爆发(2022)
L0 长周期显示欧亚大陆进入「兵戈」象位,L4 群体模拟显示信心崩塌与资源争夺路径高度活跃
验证命中:2022年2月俄乌全面开战,能源危机、粮食危机连锁触发
资产急跌
比特币崩盘 64K→30K(2021)
L1 天文参数显示极阳转阴格局,L5 回测发现历史高位出现「纯阳无阴」特征后均出现 40-60% 回调
验证命中:比特币从 64,000 美元跌至 30,000 美元,跌幅达 53%
金融机构崩溃
硅谷银行倒闭(2023)
L3 六爻显示「泽水困」格局,L4 模拟显示流动性危机在科技业群体中快速传播的社交放大效应
验证命中:SVB 48 小时内挤兑倒闭,引发连锁银行危机
政治格局转换
美国大选拜登胜选(2020)
L0 长周期定位显示旧秩序周期末端,L4 群体模拟的选票传播路径指向摇摆州翻转概率偏高
验证命中:拜登赢得选举人票 306 票,特朗普败选
货币急贬
日元贬值至160(2024)
L1 参数显示「金气外流」格局,L5 历史数据显示日本 BOJ 利率政策滞后往往引发外汇市场单边走势
验证命中:2024年美元兑日元突破160,创34年新低
技术栈
古典知识模型的数字化重构:从长周期时序分析到神经网络权重优化,七层异质系统完整技术栈
L0-L3 古典模型引擎
iztro + VSOP87D + Ensemble
天文精度计算、八字-紫微交叉特征提取、三模型异质集成验证
L4 群体模拟
OASIS / MiroFish + GraphRAG
千级 Agent 并行、图谱记忆架构、社会传播路径推演
L5 反馈学习
Prediction-Outcome DB + Gradient Descent
50,000+ 对照数据库、梯度下降权重优化、情境自适应
L6 查询处理
NLP Intent Extraction
即时意图提取、查询时间-语境信号、预测闭环
L7 人格化融合
240 AI Personas + Claude
Claude Sonnet 核心、个性化 Prompt 工程、多专家加权融合
基础设施
Cloudflare Edge
Workers 零冷启动、D1 SQLite、KV 缓存、全球 300+ 节点
预测技能
11 个引擎,各有独特方法论
奇门遁甲
时空决策矩阵
源自军事决策系统。以问事时刻排出九宫格局,分析天时地利人和。
八字分析
出生时序分析学
以出生年月日时分析五行强弱平衡,推断性格与运势周期。
紫微斗数
星曜位置计算系统
排出十二宫位配置星曜,类似西方占星术的东方版本。
梅花易数
随机观测拓扑学
以用户提供的起卦线索生成卦象,分析主卦互卦变卦的动态关系。
六爻占卜
遇到瓶颈如何突破?
摇出六个爻组成卦象,观察动爻揭示突破口。
测字解局
给一个字,看宇宙如何说
拆解字形结构进行联想分析,源自唐代。
流年大运
今年重点在哪?
基于八字计算当前大运和流年,预测年度运势。
人生 K 线
把人生走势画成 K 线
借用金融K线图概念,以命理数据生成人生各阶段起伏。
解签
解读你收到的神谕
模拟传统庙宇求签流程,由神明解读签诗。
千人推演
先用 5 条路径看清局势
先聚焦一个问题,再整理 5 条可能走向,最后收束出最值得留意的 3 个方向。
常见问题
L0-L7 常见问题
什么是 L0-L7 七层架构?
L0-L3 是古典时序模型层:L0 宏观周期分析、L1 天文定位计算(VSOP87D)、L2 个人时序特征(iztro)、L3 异质集成验证。L4-L6 是现代强化层:L4 多智能体群体模拟(OASIS)、L5 预测-结果反馈学习、L6 即时查询信号处理。L7 是人格化输出融合层。
L0 的长周期模型有什么科学依据?
邵雍《皇极经世》提出的 129,600 年周期模型,可类比为超长周期的时序分析框架。类似经济学的康德拉季耶夫波(50-60年)或太阳活动周期(11年),L0 提供最宏观的时间坐标,帮助判断当前处于大周期的哪个阶段。
L5 反馈学习如何运作?
系统累积 50,000+ 条预测-结果对照数据。当发现特定模式(如某类时序特征组合下的实际成功率)偏离预期时,使用梯度下降法调整各层权重,持续提升整体预测准确率。
为什么需要 L7 人格化输出?为何不直接输出数据?
纯结构化数据输出难以理解也缺乏互动性。L7 将数据转化为人格化对话——不同 AI 角色以不同风格解读同一组数据,类似多位分析师各自给出观点。用户与角色的互动过程本身也为 L6 提供额外信号。
想直接体验推演引擎?
最快理解的方法不是继续读,而是带着你的真实问题直接进入对话。