Semantic Geometry Software & AI SpA JA 技术洽谈

智利 · 兰卡瓜 · 前沿应用研发

Semantic Geometry Software & AI SpA

我们不妄言AI全知全能。我们构建为现代人工智能提供真实数学锚点的范式。

试图将整个人类语言纳入黑盒进行验证是不可行的。我们开创了确定性神经符号架构：一种基于 C++23 的核心方法，将每一项关键陈述锚定在连续立方体空间 [-1, 1]³ 与可审计图谱中。AI负责提议，硅基负责验证。

浏览垂直方案 直接联系
智利奥伊金斯省
兰卡瓜
股份有限公司
Software & AI SpA
确定性基底验证
神经符号架构
15瓦 · 无需GPU · 验证零Token
离线边缘计算

01 — 起源

源于纯粹的技术直觉，而非商业计划书

Rancagua, Región de O'Higgins. Semantic Geometry 既非诞生于风投赞助的实验室，亦非孵化于科技巨头。它始于创始人 Marco Retamales Guzmán 在数十载独立自学研发中所坚守的一个直觉：思想、情感或物理定律完全能够在空间中被精确度量与定位。

人类语言的意义并非字母字典中静止的文字定义，而是连续多维坐标空间中的数学点位。正如地球拥有经度、纬度和海拔以定位地表万物，人类思维同样应当具备其笛卡尔坐标系：知识维度的语义GPS。

数年之后研读经典文献时，这一直觉被证实与传统心理测量学殊途同归：路易斯·瑟斯通的态度测量论与查尔斯·奥斯古德的语义差异量表。这并非凭空捏造的孤立构想，而是一次跨越时空回归其科学源流的技术汇流。

由此奠定了公司的技术核心立场。面对往往答对却无法解释因果、分不清真实记忆与逻辑编造、且高度依赖庞大算力集群的大语言模型，Semantic Geometry 构筑在完全相反的基石之上：模型负责提出假设，而拓扑图谱与超立方体负责确证真伪。

在这段探索中，还存在着一个优美而无比真诚的技术悖论：该引擎旨在规范并锚定大语言模型，但若无大语言模型，它也绝无可能问世。数十年来，语义几何只是笔记本与本地测试中的孤寂构想。仅凭一人手工在 C++23 中梳理数百万概念及严密测试需要穷尽一生。生成式人工智能成为了认知催化剂：加速探索并让架构落地的坚固脚手架。大模型是点燃炉火的烈焰，锻造出赋予它们理性与严谨的刚性之锚。

  1. 1928 瑟斯通 态度与心理倾向具有可测性
  2. 1957 奥斯古德 语义差异度量量表
  3. — 数十年 独立深度的自主研发演进
  4. 2026 12重引力极 语义空间的基元结构

语义超立方体 [-1,1]³ 理论容量

Hardware / IEEE 754
≈ 7,82 × 1056

个理论唯一可表征离散点

单轴容量 2046·2⁵² + 1 9.214.364.837.600.034.817

1符号位 · 11指数位 · 52尾数位 — IEEE 754 双精度浮点

基于 IEEE 754 标准规范推导：1022个满足 |x| < 1 的有效指数，加上包含零尾数严格等于 ±1 的端点，涵盖正负区间。

当前生产环境实际载荷

semantic.db v8.0
2,06M

图谱核心概念实体

本体语义关系 4,75M (活跃类型化图谱边)

884k 规范同义词

基于 semantic.db 生产实测数据（2,064,828 概念 / 4,747,027 关系边 / 884,322 同义词）。零合成虚构数据。

“该立方体能够容纳 7.82×10⁵⁶ 个点。目前图谱已精准构建了其中的 206 万个点。这一巨大间隙绝非空洞承诺，而是整个数学架构赋予系统的无限扩容纵深。”

等距投影下的连续语义超立方体技术剖面图，示意地球指向其内部唯一确凿坐标点

语义立方体足以安放 ~600 万个地球所含原子的概念体量

现代主流模型尚未涉足这一几何空间——事实上它们也无须重头探索：通道早已敞开。AI负责提出假设，几何负责验证逻辑，而立方体则是以极低能耗契约化执行该闭环的坚固疆土。

物理宇宙空间 vs. 语义超立方体

若将每个概念视为占用立方体内的一个离散坐标点（正如原子占据物理空间），则该立方体所能容纳的概念规模，相当于约 600 万个地球内部所有原子的总和。

向内拓展的征程

人类历史上的首次向内求索

五百年来人类始终在向外探索：横渡大洋、勘探大陆、发射太空望远镜。Semantic Geometry 则提出了向内探索的全新维度：一个不靠物理距离、而凭极致精度开辟的空间。在15瓦常规硅基芯片上，提供 7.82 × 10⁵⁶ 个高精度可寻址点位。

01

五百年的向外求索

测绘半球、测算行星轨道、拍摄星系深空。外部探索曾是人类的宏大叙事。而下一个边疆不在遥远的深空，而在对眼前事物本质的极致精准度量。

02

拓扑化内存架构

冯·诺依曼架构留下了线性总线：内存犹如一条狭长马路，万物排队通过。SG 则反其道而行之：相似者空间相邻。知识不再需要全局盲搜，而是定向精准捕获。在 SQLite 中建立空间索引，在硅基硬件中实现物理局部性。

03

量化真理地址，而非空洞词藻

当前业界将大模型权重粗暴压缩到 1-bit（BitNet），却依然廉价地编造事实。盲目压缩语言并不等于赋予其真实归宿。SG 赋予了真理确凿的居所：超立方体内的坐标 (x, y, z)。真理不取决于词藻的华丽，而取决于其坐标的自洽。

奥伊金斯地下矿井深处的旷工注视着镶嵌于岩层中宛如鲜活晶洞的语义超立方体

O'HIGGINS · CHILE

“智利奥伊金斯百年来持续为全球采炼铜矿。向内拓展则开启了另一场深刻开采：在广袤无垠的语义空间中，让AI学会精准发现，而非凭空捏造。”
∫

IEEE 754 标准下的非均匀分布密度

在 [-1, 1] 区间内，双精度浮点分布并非绝对匀称：靠近 0 处的点位密度比靠近 ±1 处约高出 2048 倍。有效分辨率在空间各区呈现平滑梯度。

Δ

有效应用分辨率

现实中的辨识精度不受纯数值计算瓶颈限制，而是取决于概念间实际的语义间距（通常分布于 0.01 至 0.5 之间）。扩容裕度高达数十个数量级。

⬡

真正的底层架构成就

庞大的空间容量并非终极目标。核心成就乃在于容器本身绝不设限：图谱可实现数个数量级的横向扩展，而完全无需对底层架构作任何重构。

实际技术收益: 在连续数学空间中享有近乎无限的概念定位与演进容量。
明确限定边界: 目前实际收录 206 万概念，且仅通过受严格审计的专业知识注入扩展。

当面临认知未知时的两种应对范式

生成式大语言模型

永远给出回答。若缺乏现实依据，便顺理成章地捏造貌似合理的答案：流畅度与真实性出自同一套概率采样机制，导致外界从表面上根本无法甄别真伪。

确定性事实验证器

拥有保持沉默的权利。几何空间引导推演方向，唯有图谱确凿证据方可核准定论。若查无实证，系统如实拒答：拒绝是一项明确的真确结果，而非系统崩溃。

两者本质差异不在于谁猜中的次数更多。而在于前者可能在毫无自知的情况下大放厥词，而后者在缺乏铁证时绝不盲目妄断。

02 — 垂直领域落地方案

底层引擎是坚实底座，垂直方案是产品价值

在确定性基底验证核心之上，我们构筑了深耕严格监管行业的专业方案：在这些领域，一次语言模型的幻觉就意味着真金白银的巨亏、法律诉讼或巨额行政罚单。

01

智慧车队与工业遥测

SG-Fleet

基于 C++23 的高实时电子围栏、遥测与车队调度引擎

全头文件架构 C++23 引擎，集成 REST 与 TCP 追踪服务、多租户完全隔离及硬件遥测。专为边缘端 100% 离线自主运行设计。

  • 多租户隔离与 RBAC 权限控制的高性能 REST API
  • 支持高密度批处理的工业 TCP 追踪协议（Wialon IPS / CSV）
  • 微秒级电子围栏判定、实时告警与运营驾驶舱
  • 零外部依赖：在无任何云端网络信号的荒野环境中稳定服役
  • 针对无线数传电台与微型物联网设备量身定制的自闭合分片（~7MB）
C++23SQLiteRESTTCP
深度开发中
02

企业财会与法定税务 · 智利

SG-Tax

严格确定性法定薪资核算、RLI企业收益与税务资产负债表

无启发式黑盒的智利法定严密财税核算：Previred社保清算申报、ProPyme收益核算及财务/税收账目双轨调整。每笔计算严密对应税法条款。

  • Previred 规范社保报税单生成（105 字段全要素规范）
  • RLI ProPyme 14-D3 / 14-D8 及半集成 14-A 企业所得税算法
  • 基于 IFRS 会计准则与 SII 税务资产负债表的精准核算与纳税调整
  • 确定性代数核算体系：杜绝一切不可控黑盒与舍入误差
C++23SQLiteSII智利国税局规范Previred社保规范
深度开发中

本系统为实验性本体验证工具。不构成具有法定约束力的正式税务或会计意见。

03

信贷授信与银行风控 · 智利

SG-Fintech

全流程可追溯穿透式摊销测算的信贷决策模拟引擎

面向信贷与分期偿还测算的全流程可审计引擎：每一笔本息摊销决策均经底层严格算力支撑，随时承受监管合规穿透式审查。

  • 精准涵盖完整摊销还款计划表的信贷决策模拟
  • 法定宏观市场指数联动运算（UF、基准利率、IPC通胀率）
  • 单笔业务级别无可篡改的全流程审计跟踪日志
  • 专为高度合规行业打造的高确定性金融决策计算
NestJSSQLite金融精算引擎
深度开发中

没有任何一个垂直业务在文本华丽度上与大语言模型竞争；我们的竞争维度正处于大语言模型完全无法承诺的领域：提供一个知所进退、懂得在无证据时保持缄默的确定性系统，并能直接给出其依托的法律规范。在网络中断、常规硬件、边缘现场等大模型无法企及之地，我们的引擎皆能自如运转。

03 — 核心技术支柱

三大核心能力，贯穿同一种严格的形式化表征准则

我们不售卖同质化的人力工时。每一个支柱都针对特定维度的工业挑战，秉持同一套工程信条：显式结构、可量化实测性能，以及能够历经时间检验的可靠产出。

01

数据工程与超高性能后端底座

打造确保数据完整且准时送达的数字大动脉。具备极强容错能力的 ETL 流水线、深度查询调优及专为严苛生产流量打造的坚固微服务体系。

  • 海量数据吞吐的 ETL/ELT 管道与高效摄取编排
  • 底层 SQL 索引调优、复杂查询提速与硬件内存极致压缩
  • 高并发极致性能微服务与后端运行时组件
  • 完备的可观测性、幂等性保障及灾难自动恢复设计
C++23SQLite / 嵌入式SQLPythonREST APIs
02

神经符号人工智能与确定性基底验证

融合潜在几何空间的数学优雅与本体知识图谱的坚固逻辑。生成式 AI 负责生成假设；神经符号引擎负责以数学严格性进行确证与落地。

  • 多维潜在空间 [-1, 1]³ 内的知识几何形式化建模
  • 可直接在常规芯片上执行的连续可解释性表征
  • 亚毫秒级（Sub-millisecond）极速事实确证（天然免疫幻觉）
  • 严格依凭证据落地的 Grounding 机制：图谱无支撑则绝不盲目确证
C++23连续超立方体有向实体图谱神经符号计算
03

空间计算与运筹优化

专为容不得任何模糊估算的工程难题设计。涵盖组合优化、地理空间拓扑与金融风险建模，广泛应用于工业调度及受规管决策支持。

  • 大规模组合优化与元启发式求解算法
  • 地理时空分析与复杂工业网络拓扑运算
  • 风险度量模型与穿透式法定合规精算
  • 数字孪生推演与前线运营决策支持
  • 离线边缘端支持：标准硅基芯片 15W 超低能耗，脱离 GPU 与公有云
运筹优化地理空间拓扑金融工程模型系统仿真

05 — 技术路线与检索范式

传统向量检索 RAG vs. 硅基语义基底验证

目前业界普遍试图通过 RAG（向量相似度检索）来压制模型幻觉。我们深入拆解为何相似度并不等于真实性，以及空间几何如何赋予 RAG 所缺失的决定性确信。

核心维度 SG 几何基底验证 传统 RAG（向量数据库 + LLM）
检索实现机制 在 [-1, 1]³ 空间中进行连续数学几何投射，并在形式化本体图谱中执行可传递路径搜索。 基于 Embedding 向量空间余弦相似度的表面文本近似比对，并将片段拼接入上下文 Prompt。
本体真理保证 完全确定性：若图谱中无坚实因果路径支撑，直接宣告 NO_EVIDENCE 保持沉默。 完全无法保证。大模型极易曲解、忽略甚至全盘篡改 RAG 检索器原本搜出的参考资料。
单次查询成本 校验消耗 0 Token。全部形式化校验逻辑均直接在本地 C++23 内存中飞速完成。 高昂。每次调用均需向大模型塞入数千 Token 充当上下文背景，成本随调用量线性激增。
端到端延迟 亚毫秒级（桌面端中位数 p50 仅需 0.37ms / 极低功耗边缘端 1.37ms，原生编译指令）。 以秒计量（经历向量检索、网络往返及自回归解码生成通常需 2,000ms 至 6,000ms）。
硬件与能耗需求 本地常规低功耗芯片仅需 15W 电能。支持 100% 离线脱网服役，免除 GPU 与公有云绑定。 必须部署企业级向量数据库集群、高功率 GPU 推理卡，且需维持高可靠外网链路。
矛盾冲突判定 拓扑几何不相容性检测：直接识别业务规则冲突并以形式化代数逻辑予以否决。 将相互矛盾的文本段落糅合成语言极尽流畅却完全错误的论述（即“温和幻觉”）。
合规可穿透审计 铁证如山：能够指出每一个判决所依凭的精确知识节点、边权重及权威法律法典出处。 大致模糊：仅能列出翻阅了哪些参考文档，但完全无法推演出其是如何得出最终结论的。

透明公布的得失边界（拒绝信息黑盒）

Semantic Geometry 赢得了什么：

具备权威司法效力的审计校验、微秒级响应延迟（<0.2ms vs GPU上的数秒等待）、零 Token 验证开销，以及天然杜绝逻辑自相矛盾的能力。前提需要预先形式化梳理业务核心法则。

传统 RAG 方案赢得了什么：

无需前置本体建模即可无脑吞吐海量杂乱无章的非结构化数据（PDF、会议纪要、备忘录）。代价则是失去了对输出真实性的把控，无法进行严格审计。

ARQUITECTURA ENTERPRISE

最完美的架构落地：将 SG 作为企业 RAG 的刚性守门人

Semantic Geometry 与 RAG 绝非水火不容：SG 是让 RAG 真正能够安全通过生产环境安全验收的终极把关者。

  • 01 继续使用您原有的 RAG 管道，自由检索提炼数百万页未经整理的企业资料。
  • 02 在将最终答卷交付客户或下发至财务 ERP 前，交由 SG 在 1 毫秒内检验其是否符合企业刚性准则。
  • 03 一旦 RAG 发生幻觉或与公司核心规范抵触，SG 瞬间截断输出并要求提供形式化证据。
  • 04 最终收益：传统 RAG 的浩瀚资料检索吞吐能力，叠加 Semantic Geometry 坚如磐石的确定性安全护栏。

文本相似度绝非事实真理性。 RAG 负责捞取相似的语言片段；Semantic Geometry 负责论证该断言在真实物理世界中是否成立。

06 — 生产级实况实验室

立即动手实测

体验运行在真实生产节点上、基于多样化垂直领域与交互协议的在线引擎实例。

SG-AUTO

auto.semgeo.cl

汽车工业垂直方案

高精度 VIN 车架号解析、车辆国规准入校验及车型实时智能消歧。

En vivo
SG-UBICA

pasillo.semgeo.cl

智慧零售与室内定位

超市货架极速导航：以 O(1) 复杂度实现商品、通道与品类的几何空间映射。

En vivo
MCP SERVER

mcp.semgeo.cl

Model Context Protocol 标准接口

自主智能体（AI Agents）与大模型直连超立方体、校验事实断言的开放协议。

En vivo

所有在线服务均依托一台仅耗电 15W 的普通小主机提供，无 GPU 加持，脱离公有云依赖。

工程成熟度

Semantic Geometry 并非万事俱备。但它的底层设计确保了在尚未完工前绝不说谎。

系统架构与算法体系
成熟定型 严格遵循 C++23 规范、经典六边形架构，全量自动化验证测试套件持续常绿。
事实知识图谱底座
精细校准中 始终遵循全审计严密录入。一切无法在几何空间中精确度量的数据皆被彻底清除。
专业领域图谱覆盖度
梯度推进中 系统坦然承认知识边界：凡图谱未曾确证的盲区，引擎一律如实保持缄默。

一个覆盖有限却擅自编造盲区答案的系统，远比一个相同覆盖度却知所进退保持沉默的系统更加危险。在严谨的工业运作和高度合规的业务决策中，这种严谨正是产品价值本身。

04 — 团队身位与业务联络

让我们开诚布公地讨论技术问题，而非商业套话

向我们讲述您正在规划的技术架构、遭遇瓶颈的数据管道，或是面临合规审计的业务痛点。我们以硬核工程诊断相待，不奉送花哨宣传手册。

法定主体登记信息

法定注册名称
Semantic Geometry Software & AI SpA
注册所在地
Rancagua, O'Higgins, Chile
工作时区
GMT-4 / GMT-3（智利大陆标准时间）
LinkedIn 领英官方主页 [email protected] 直连联系邮箱

发送业务联络需求

本表单将直接唤起您本地的邮件客户端并自动填好内容草稿。不会向任何中间第三方服务器泄露数据。