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**作者**：M **字数**：2,500 > **🎯 本文核心问题** > - V8 怎么训练才能"快而稳"？ > - "教-考分离"是什么意思？ > - "三池"是什么？ > > --- > > **📌 教-考分离模式** > > V8 的训练不是"一股脑跑下去"，而是**两个阶段交替**： > > 1. **教阶段**（0.001 秒/次）：快速生成新神经元 > 2. **考阶段**（0.
**作者**：M **字数**：2,000 > **🎯 本文核心问题** > - V8 工具脚本 13 份都是什么？ > - 每个脚本怎么用？ > > --- > > **📜 13 份脚本清单** > > | # | 脚本名 | 用途 | 大小 | > |---|---|---|---| > | 1 | inspect_paper.py | 论文体检 v1 | 2.8KB | > | 2 | i
**作者**：M **字数**：1,500 > **🎯 本文核心问题** > - 10 张架构图源文件是什么？ > - Mermaid 怎么用？ > > --- > > **📜 10 张架构图清单** > > | # | 主题 | 文件大小 | > |---|---|---| > | 1 | V8 总体架构（Three-Layer Architecture）| 58KB | > | 2 | 倍体
**作者**：M **字数**：3,000 > **🎯 本文核心问题** > - 国家级主脑具体怎么部署？ > - 投资和 ROI 是多少？ > > --- > > **📌 F.1 5 层网络详细架构** > > ``` > 第 5 层：全球主脑（10 万级特征聚合） > ↑ > 第 4 层：国家级主脑（5,000 万级特征聚合） > ↑ > 第 3 层：城市主脑（100 万级特征聚
**作者**：M **字数**：2,000 > **🎯 本文核心问题** > - V8 之后是什么？ > - V9 / V10 / V11 各自的目标？ > > --- > > **📌 V9 (2026 Q4)** > > - **目标**：5M 神经元 + 多模态融合 > - **多模态 4 大维度**： > - 视觉：摄像头输入 + 图像理解 > - 听觉：麦克风输入 + 语音理解
**作者**：M **字数**：2,500 > **🎯 本文核心问题** > - V8 微调 Qwen 的完整工作流是什么？ > - 您能复现吗？ > > --- > > **📌 完整工作流（5 步）** > > **Step 1：准备开源大模型** > - 下载 Qwen-7B（开源，Hugging Face） > - 准备 V8 训练数据（神经元 + 符号 + 闭环） > - 准备 JSTA
问：V8 的训练数据从哪里来？
答：V8 训练数据来自焱炀传奇游戏数据、AI 对话日志、公开学术论文，经过严格清洗和标注。
问：V8 使用什么训练方法？
答：采用预训练 + 微调 + RLHF 三阶段流程，特别优化了推理效率和可解释性。
问：普通用户能训练自己的 V8 吗？
答：可以，V8 设计为可本地部署，提供了完整的训练脚本和文档。
问：训练 V8 需要什么硬件？
答：预训练需要多卡 H100，但微调和推理只需 i3+16G+RTX2060。