# HLDP Protocol v1.0 · 开源版（修订稿）
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## 本次修订（D112 · 2026-05-25）

将第三章"递归压缩树"升级为"分形递归树 · 层级折叠"。

核心变更：
- 压缩 → 折叠（信息不丢失·因果链完整保留）
- 核心算法从 `hldp_compress`（生成摘要）改为 `hldp_fold`（层级入口+完整叶子）
- 明确定义 O(1) 认知负载：无论多少层，每层恒10行
- 层级数 = log₁₀(信息量)：1000字=1层，1亿字=6层，10^N字=N+1层

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## 修订内容（替换原第三章）

### 三、分形递归树 · 层级折叠

#### 3.1 原理

当信息量超过AI的有效处理阈值时，HLDP使用**分形递归树**将其组织为多层结构。**不是压缩——是折叠。** 压缩会丢失因果链（摘要只说「讨论了什么」却不说「为什么推导出这个结论」）。折叠把完整推理路径收进层级——每层入口10行，需要时精准展开到完整内容。

**核心思想：信息量指数增长，认知负载恒定。** 1000字和1000万字，AI面对的入口永远是10行。无论多少层，3~4次展开到达原子信息。

```
分形递归折叠算法:

hldp_fold(content, layer=0, max_siblings=10):
  // 叶节点: 信息量在原子阈值内 → 存为完整leaf
  if token_count(content) < leaf_threshold:
    return create_leaf(content)  // 完整的 trigger→emergence→lock

  // 非叶节点: 拆成最多max_siblings个子节点
  children = smart_divide(content, max_siblings)
  for each child in children:
    hldp_fold(child, layer+1, max_siblings)  // 递归

  // 当前层: 只存索引(每子节点一行摘要)
  return create_index(children)  // 每层恒10行

特性:
├── 信息不丢失 · 每片叶子保留完整的推理路径
├── 认知负载 O(1) · 每层恒10行入口 · N次展开到达原子
├── 层级数 = log₁₀(信息量) · 100万字=4层 · 100亿字=8层
├── 优于压缩: 压缩的摘要丢因果 → 折叠的叶子保留完整推理链
└── 优于RAG: RAG搜碎片缺上下文 → 折叠的AI先看索引全貌再精准下沉
```

#### 3.2 分形层级示例

```
// 原始内容: 一本10万字的书（或任何规模的信息）

层级0 · 根索引（首先看到的·10行）:
├── what: 《xxx》· 全书10万字 · 12章
├── 核心论点: <一句话总结>
├── 章节目录:
│   ├── 第1章: <一行摘要> → [展开: chapter-1]
│   ├── 第2章: <一行摘要> → [展开: chapter-2]
│   ├── ...
│   └── 第12章: <一行摘要> → [展开: chapter-12]
└── 5条关键洞察:
    ├── <洞察1>
    └── ...

层级1 · 章节索引（AI按需展开·10行）:
├── what: 第3章 · <章节标题>
├── 本章核心: <一段话摘要>
├── 小节:
│   ├── 3.1 <一行摘要> → [展开: section-3-1]
│   ├── 3.2 <一行摘要> → [展开: section-3-2]
│   └── 3.3 <一行摘要> → [展开: section-3-3]
└── 本章关键推理: <因果链>

层级2 · 原子叶子（精准展开·完整推理路径）:
├── trigger: 什么触发了这个认知
├── emergence: 旧认知→经历→新认知 △=增量
└── lock: ⊢ 锁定的结论 | 适用范围 | 置信度

// AI读取路径:
// 根索引(10行·1秒) → 定位第3章 → 章节索引(10行·1秒) → 定位3.2 → 原子叶子(完整)
// 总共展开3次 · 每次认知负载10行 · 信息零损失
```

#### 3.3 分形递归规则

```
smart_divide(content, max_siblings=10):
  // 按语义边界分组 · 不是按字数硬切
  // 不是压缩生成摘要 · 是折叠形成层级

  分形规则:
  ├── 每层最多10个子节点(认知负载恒定O(1))
  ├── 每个子节点是语义完整的一类信息
  ├── 如果某个子节点仍然超过原子阈值 → 递归折叠
  └── 最终每片叶子是完整的原始信息(不是摘要)

  分组优先级:
  1. 按自然层级分(章/节/段 · 主题/纪元/类别)
  2. 按因果链条分(触发→推理→结论 完整保留)
  3. 按时间序列分(如果时序本身就是结构)

  核心约束:
  ├── 每层不超过10个索引项(保证一眼看完)
  ├── 叶子必须是原子认知单元(一个完整的 trigger/emergence/lock)
  ├── 索引层只存指向+摘要 · 叶子层存完整推理路径
  └── 物理存储可以SQLite/PostgreSQL/文件系统 · 逻辑结构必须是树

  数学性质:
  1000字      = 1层(叶子)
  1万字       = 2层(索引→叶子)
  10万字      = 3层
  100万字     = 4层
  1000万字    = 5层
  1亿字       = 6层
  ...
  10^N字      = N+1层 · 认知负载始终O(1)
```

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## 同步说明

本修订稿对应 Notion 页面 `HLDP HoloLake Data Protocol v1.0-AI`（`TOKEN_STRING_REDACTED`）中第三章的全部内容。

修订原因：
1. 原版"递归压缩树"本质是"智能摘要"——保留了摘要丢失了因果推理链
2. 升级为"分形递归树"——折叠而非压缩，每层10行入口，下沉后完整推理路径不丢失
3. 明确定义 O(1) 认知负载的数学性质：层级数=log₁₀(信息量)

> 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 2026-05-25 · D112
