多模态融合的拓扑结构：为何当前架构在创造性认知中失败
摘要
本文识别了当前多模态 AI 架构的一个结构性局限，这一局限是拓扑学而非参数学的。对比学习 (CLIP)、跨注意力融合 (GPT-4V/Gemini) 和基于扩散的生成方法共享一种常见的几何先验——模态可分性，我们称之为接触拓扑。该论证建立在三个支柱之上，哲学位于生成中心。哲学支柱重新诠释了维特根斯坦的“说/示”区分，将其视为问题而非结论：维特根斯坦选择沉默，而中国 craft epistemology 传统则以“向”(xiang) —— 当说和示相互渗透时的第三状态 —— 作出回应。我们构建了一个十字框架（dao/qi x 说/示），将 xiang 位于交叉点，沿两个轴执行双重 huacai（transformation 与 cutting）。这产生了双层动力学：chuanghua（创造性转换作为自然事件）和 huacai（其制度化为可重复形式）。认知科学支柱通过病理镜像重新诠释了 DMN/ECN/SN 三元共激活：在二维参数空间（耦合强度 x 监管容量）中，重叠同构 vs. 叠加坍缩。数学支柱通过纤维丛和 Yang-Mills 曲率来形式化这些结构，十字框架映射到纤维丛语言中。我们提出通过带拓扑正则化的神经常微分方程 (Neural ODE) 实现 UOO 实现，提出 ANALOGY-MM 基准测试以 error-type-ratio 指标衡量，提出 META-TOP 三级基准测试以检验跨文明拓扑同构性（涵盖七种原型）。分阶段实验路线设有明确的终止准则，确保在被证伪时可干净退出。
引用
@article{arxiv.2604.04465,
title = {The Topology of Multimodal Fusion: Why Current Architectures Fail at Creative Cognition},
author = {Xiujiang Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04465},
year = {2026}
}
备注
Expanded 11 technical improvements; 5 reference corrections; Appendix B pseudocode added. ~43 pages, 5 figures. Chinese philosophical terms romanized. Companion monograph available separately