缅因州南波特兰（Newsworthy.ai）2026年2月3日星期二东部时间上午7:32 —

随着人工智能系统日益掌控生死攸关的决策——从自动驾驶汽车到医疗诊断再到金融市场——一个关键的脆弱性正威胁着其承诺：这些系统在面对导致灾难性后果的罕见边缘情况时，始终会失败。

VectorCertain LLC今日宣布其微递归模型与级联融合系统（MRM-CFS）正式投入商业应用，这是一项突破性的架构，从根本上改变了关键任务应用中人工智能安全的可能性。通过部署超紧凑模型集成——每个模型小至71字节——VectorCertain能够在发生罕见但灾难性事件的统计尾部提供安全保障，而传统人工智能系统在这些领域始终表现不佳。

“这是人工智能安全领域的晶体管时刻，”VectorCertain创始人兼首席执行官约瑟夫·康罗伊表示。“正如晶体管因其小巧、快速、低功耗和可堆叠性而改善了一切——MRM-CFS为关键任务人工智能开启了一个新范式。我们并非在改进现有的人工智能架构。我们正在促成全新的架构。”

传统人工智能系统在训练数据中占主导地位的常见场景下表现良好。但关键任务应用不会在常见场景中失败。它们失败于边缘情况：黄昏时分步入车流的行人、由级联清算引发的闪电崩盘、绕过已知特征的零日漏洞。

OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克弗曾阐述过这一局限性：

“所有预训练模型几乎都一样，因为它们基于相同的数据进行预训练。错误高度相关。” ——伊利亚·苏茨克弗（2025年）

VectorCertain的分析量化了这一点：商业人工智能集成体的交叉相关性超过81%，这意味着它们会同时在同一批边缘情况上失败。高度相关的模型之间达成的高一致性，在最重要的地方提供极少安全保障的同时，制造了一种共识的假象。

“当五个模型意见一致，而它们都从相似的训练数据中学习时，你拥有的不是五个独立的意见——而是一个意见被表达了五次，”康罗伊说。“那不是安全。那是一种虚假共识，恰恰在你最需要它的时候崩溃。”

VectorCertain的MRM-CFS架构通过四项相互关联的创新解决了这个问题：

1. 微递归模型（71字节）——每个模型都专门构建，以极高的精度检测特定类别的尾部事件。在71字节的体积下，MRM比GPT-4小了超过10亿倍——但在其目标事件类别上实现了>99%的准确率。

2. 重叠传感器融合——对于多传感器系统，MRM集成体使用重叠的融合模式，相邻的传感器集群进行交叉匹配，确保单个传感器故障不会在安全覆盖范围内造成盲点。

3. 两阶段分类管道——分类器阶段检测尾部事件是否正在发生；量化器阶段确定严重程度。阶段之间的分歧会触发治理升级。

4. 级联融合系统——使用加权共识聚合集成体输出，保留少数意见。当模型意见不一致时，系统会将不确定性升级到治理层，而不是简单地投票决定。

VectorCertain已在代表高级驾驶辅助和自动驾驶应用的多摄像头感知系统上验证了其架构。该系统处理来自8个摄像头的输入，这些摄像头具有重叠的视野，检测6个尾部事件类别，包括行人闯入、车道偏离和障碍物避让。完整的256模型集成体占用约20 KB内存，每帧推理延迟低于1毫秒，并且在未见过的测试数据上对尾部事件达到>99.2%的准确率——从全精度到INT8量化仅损失0.2%的准确率。

“集成体的规模与事件类别呈线性关系，”康罗伊指出。“如果你需要检测12个尾部事件而不是6个，你就部署512个模型。该架构是无限可组合的——就像晶体管一样。”

MRM-CFS的一个关键优势是能够在无法运行现代深度学习模型的硬件上部署。数以百万计的嵌入式系统——汽车ECU、医疗设备、工业控制器、金融交易系统——运行在仅有KB级可用内存的8位和16位处理器上。这些系统被排除在需要GB级RAM和GPU加速的人工智能安全进步之外。

VectorCertain的71字节模型彻底改变了这一局面。传统人工智能无法在8位处理器上运行，无法装入16 KB RAM，没有GPU无法运行，并且常常无法满足低于10毫秒的延迟要求。MRM-CFS能够在所有这些限制条件下部署完整的256模型集成体——实现亚毫秒级延迟，且功耗和热开销可忽略不计。

“当今部署的传统计算平台代表着数千亿美元的安装基础价值，”康罗伊说。“这些系统需要人工智能安全能力，但无法升级以运行传统模型。MRM-CFS是唯一能够满足其现状的架构——并且有可能在不更换硬件的情况下释放这些价值。”

与晶体管的类比超越了隐喻。VectorCertain正在开发硬件集成，将在硅片层面重新定义人工智能安全：

第一阶段：处理器集成——在现有AI加速器上进行软件部署。

第二阶段：芯片组集成——MRM权重直接嵌入L缓存或FPGA路由表中，实现近乎零延迟。

第三阶段：智能门架构——MRM功能在门级取代传统晶体管逻辑。与基于电压切换的被动晶体管不同，VectorCertain的“智能门”主动对输入进行分类并重新配置下游电路——在硅片中创建智能门控功能。

“当你的模型只有71字节时，你可以直接将其嵌入路由表中，”康罗伊解释道。“晶体管是被动的。智能门是主动的。这就是范式转变。”

这种方法建立在已验证的基础上。VectorCertain的技术团队拥有来自Envatec ENVAIR2000有毒气体分析仪（1996年）的经验，该分析仪使用了类似的两阶段分类-量化架构，结合FPGA控制和可编程增益放大器，实现了万亿分之一的检测限——包括业界首次对Cl₂和ClO₂进行电化学区分。

“我们在1996年用电化学传感器演示的技术——在量化之前重新配置硬件的分类——我们现在正将其带到硅片层面的人工智能安全中，”康罗伊说。“晶体管是被动的。智能门是主动的。这就是范式转变。”

微小的架构规模实现了另一项突破：数学上可证明的容错能力。

真实的传感器会失效——摄像头起雾、雷达被遮挡、激光雷达积冰。传统系统面临一个不可能的选择：简单的冗余在传感器失效时会造成盲点，而完全复制则超出嵌入式内存的限制。

VectorCertain的组合架构解决了这个问题。传统框架需要640 KB来部署256模型集成体，而MRM-CFS仅用20 KB就能部署相同的能力——32倍的内存优势使得每个传感器都能参与多个重叠的分类器组。

结果是：当任何传感器失效时，剩余的集群仍能保持覆盖。置信度优雅地降低，而不是灾难性地失效。

“我们可以从数学上证明，在单个传感器失效后不存在盲点，”康罗伊说。“这就是希望你的系统安全与知道它满足认证要求之间的区别。”

VectorCertain的推出恰逢前所未有的监管压力：

• 汽车行业：NHTSA的AV STEP计划建立了首个要求提供安全案例文件的联邦认证途径。ISO 26262 ASIL-D要求99%以上的故障覆盖率。

• 金融服务：自2021年以来，SEC对人工智能合规失败的罚款已超过20亿美元。

• 医疗保健：FDA已根据要求审计追踪的框架授权了超过1,250个AI赋能医疗设备。

• 能源行业：NERC标准对影响电网运行的人工智能行为处以最高每天125万美元的罚款。

VectorCertain的安全与治理系统提供了这些法规所要求的审计追踪和人工监督机制。

虽然自动驾驶汽车是一个显而易见的应用领域，但MRM-CFS适用于任何人工智能决策带来高后果结果的场景：

• 医疗诊断：在训练数据本身稀疏的影像中检测罕见病症

• 金融交易：识别闪电崩盘前兆和市场操纵模式

• 网络安全：识别零日漏洞和新型勒索软件变体

• 工业安全：在灾难性事件发生前预测设备故障

• 航空：在边缘情况下验证飞行控制决策

• 能源电网：实时检测级联故障模式

• 制药制造：在边缘条件下确保批次质量

• 手术机器人：在意外解剖情况下验证控制决策

“我们已经确定了超过47个不同的应用领域，MRM-CFS在其中能提供独特价值，”康罗伊说。“到2030年，合计可寻址市场将超过5000亿美元。这还不包括那些最终能够参与人工智能安全进步的传统系统安装基础。”

与晶体管的类比并非夸张。在每一个维度上，其相似之处都引人注目。晶体管从真空管缩小到微观尺度，MRM则从数十亿参数缩小到71字节。晶体管将功耗从瓦特降低到毫瓦，MRM则将功耗从GPU的千瓦级降低到微瓦级。晶体管将开关速度从毫秒加速到纳秒，MRM则实现亚毫秒级推理，而大型语言模型需要数秒。

晶体管能够组合成数十亿个电路，MRM则能够实现256个以上模型的集成体，并支持横向和纵向融合。晶体管从分立元件演变为集成电路，MRM正从软件演变为芯片组集成，再到智能门硅片。晶体管通过冗余电路实现容错，MRM则通过组合冗余实现数学上可证明的无盲点保证。

“晶体管不仅仅让收音机变小了，”康罗伊反思道。“它们让计算机成为可能，然后是个人电脑，接着是智能手机，最后是一切。MRM-CFS不仅仅让人工智能更安全——它让人工智能安全在以前不可能的应用中成为可能。而通过我们的智能门路线图，我们不仅仅是在硅片上部署——我们正在成为硅片本身。这就是范式转变。”

VectorCertain估计，如果MRM-CFS在过去25年可用，可能避免1.777万亿美元的损失——涵盖交易损失、自动驾驶汽车事故、医疗错误和网络安全漏洞，在这些领域，边缘情况击败了传统人工智能。

约瑟夫·康罗伊在人工智能系统开发和商业化方面拥有超过30年的经验：

• Envatec（1996-2000年）：创立人工智能公司，服务于波音（涡轮叶片优化）、制造业和生物科学行业；开发了ENVAIR2000有毒气体分析仪，采用两阶段分类-量化融合架构与FPGA控制

• EnvaPower（2001-2008年）：创立人工智能解决方案公司；开发了NE-ISO负荷预测，在1400万客户中实现了51%的误差减少；成功以八位数价格退出

• EPA PEMS试点计划：作为EPA全国试点验证预测性排放监测的技术资源——现已编纂为公认的联邦合规方法

• 作者：《人工智能代理危机：如何避免当前70%的失败率并实现90%的成功》（2025年）——一个基于研究的框架，植根于卡内基梅隆大学的研究，展示了集成人工智能系统如何实现97%的通信成功率和702%的投资回报率，解决了MRM-CFS在架构层面解决的相同故障模式

VectorCertain的MRM-CFS架构可供企业授权使用。访问 www.vectorcertain.com并加入等待列表。

VectorCertain LLC是一家特拉华州公司，总部位于缅因州，致力于确保人工智能系统在关键任务环境中实现数学上的确定性。访问 www.vectorcertain.com。

媒体联系人：约瑟夫·康罗伊，创始人兼首席执行官 | www.vectorcertain.com

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