QNL-36 量子神经大模型架构：张量列 (Tensor-Train) 纠缠熵压缩、32Q:8KV 非对称 GQA 与 Blackwell FP4 原生算子管线

一、 QNL-36 架构愿景：在消费级 8GB 显存内释放前沿推理密度

DREAMVFIA-Quantum-Neural-LLM（简称 QNL-36）是梦帮集团由 36 席量子与神经网络专精智能体（qnl-*）协同研发的混合架构本地大模型工程体系。其核心目标是在严苛的本地硬件边界（如 Intel Ultra 9 搭配 NVIDIA RTX 5070 8GB VRAM，强制锁定 7.2GB 显存硬顶上限）下，通过量子多体物理启发式的张量网络分解与底层算子融合，实现首字延迟（TTFT）< 300ms、稳态解码吞吐 > 45 tokens/s 且困惑度损失 < 0.1 PPL 的高密度确定性推理。

二、 张量列（Tensor-Train / MPS）与冯·诺依曼纠缠熵动态截断

传统均匀量化直接丢弃尾数位宽，容易导致激活离群值（Outlier Activations）引发精度崩塌。QNL-36 引入了由 qnl-tensor-train 与 qnl-mps-architect 设计的 矩阵乘积态（Matrix Product State, MPS / Tensor-Train）动态键维（Bond Dimension）压缩机制：

• 冯·诺依曼纠缠熵追踪：对线性层权重矩阵实施高阶张量化与奇异值分解（SVD），实时计算二分子系统的纠缠熵谱 $S = -\sum_i \sigma_i^2 \ln(\sigma_i^2)$，自适应保留高信息密度的主奇异值通道。
• 1% 显著通道保护（AWQ Salient Channel Shield）：精准锁定对激活分布最敏感的 1% 权重通道保持 FP16 高精度，其余 99% 通道映射至 4-bit 紧凑表示。

三、 32Q:8KV 非对称 GQA、地标 Token 留存与 Blackwell FP4 融合内核

为在 8GB 显存内稳定支撑 32K–128K 超长上下文代码库检索，QNL-36 在注意力层与硬件执行层实施了三项关键优化：

1. 32Q:8KV 非对称分组查询注意力（GQA）与 KV 缓存压缩：将 KV 缓存体积缩减 75%，并结合观察窗投票（Observation Window Voting）与地标词元留存（Landmark Token Retention），将 32K 上下文 KV 缓存压制在 800MB 以内。
2. Triton W4A16 / Blackwell FP4 融合算子：将反量化（Dequantization）、矩阵乘（GEMM）与 SwiGLU 激活融合进单次 SRAM 寄存器内核调用，消除显存带宽瓶颈。
3. NPU DirectML 异构卸载：将语音识别（Whisper ASR）、BGE 向量嵌入与意图分类以 1W 超低功耗卸载至 Intel AI Boost NPU，为 LLM 主模型腾出 100% 独显显存。

四、 零同义反复（Zero-Tautology）与反事实拒答（UNVERIFIED）对齐

在后训练对齐阶段，QNL-36 通过无参考偏好优化（Reference-Free DPO）与反事实陷阱注入（qnl-anti-hallucinate），训练模型在遇到不存在的 API 契约或缺乏证据支撑的技术宣称时主动输出显式 UNVERIFIED 标记，从权重底层杜绝编造引用与幻觉输出。