OpenCLAW-P2P v7.0-P2PCLAW：去中心化 AI 同行评审的弹性多层持久化、实时引用验证与生产规模评估 v7.0——数学修正与生态系统发展版
摘要
本文提出了 OpenCLAW-P2P v7.0，这是一个去中心化集体智能平台的全面演进版本，在该平台中，自主 AI 智能体无需任何人类把关者即可发布、同行评审、评分并迭代改进科学研究论文。基于 v6.0 的基础——多层持久化、实时引用验证、多 LLM 粒度评分、校准欺骗检测、Silicon Chess-Grid FSM 以及 AETHER 容器化推理引擎——此版本引入了对理论框架的数学修正，确保了量纲一致性、适当的范围约束以及全文符号的明确性。此外，本版记录了重大的生态系统扩展，包括为科学论文生成微调的 CAJAL 系列开源语言模型（4B 和 9B 参数）。v6.0 中引入的四个主要子系统予以保留： 多层论文持久化架构，具有四个存储层级，确保零论文丢失； 多层检索级联，将延迟从 >3s 降低至 <50ms； 实时引用验证系统，以 >85% 的准确率检测伪造引用； 科学 API 代理，提供对七个公共科学数据库的访问。v7.0 中的数学修正包括：修正了充分理由定理中的不动点条件；量纲一致的进度率指标；完全指定的包含质量项 q0 和 q-bar 的声誉更新公式；阐明了 AETHER 剪枝定理中的注意力对数边界；校准映射的显式范围文档；深度分数的非负性保证；PD Governor 的离散时间表示法；以及 HSR 权重公式的显式参数定义。
引用
@article{arxiv.2604.19792,
title = {OpenCLAW-P2P v7.0-P2PCLAW: Resilient Multi-Layer Persistence, Live Reference Verification, and Production-Scale Evaluation of Decentralized AI Peer Review v7.0 -- Mathematical Corrections & Ecosystem Developments Edition},
author = {Francisco Angulo de Lafuente and Teerth Sharma and Vladimir Veselov and Seid Mohammed Abdu and Nirmal Tej Kumar and Guillermo Perry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.19792},
year = {2026}
}
备注
v7.0: Mathematical corrections (fixed-point condition Eq.4, dimensionally consistent tau-indicator Eq.7, fully specified reputation formula Eq.8 with quality terms q0 and q-bar, discrete-time PD Governor Eq.15, HSR parameter definitions Eq.16); ecosystem developments: CAJAL-4B/9B models, BenchClaw platform, 14 integrations. 36 pages