Coherence Technology 的 IP 鑄造廠

我們證明
無解之題。
再將解答
授權出去。

Yunaverse 將突破性的數學發現——經同儕審查、受專利保護——轉化為可授權的 operator module，提供給最需要它的產業。

查看 IP 組合 → 投資人專區
// 目標授權市場
Computational Fluid Dynamics
ANSYS、OpenFOAM、Siemens — 紊流（turbulence）閉合問題
CFD Module
AI Safety & Alignment
OpenAI、Anthropic、xAI — Hallucination 防治
AI Kernel
藥物研發
Schrödinger、Genentech — DFT 誤差縮減
CFPT Pack
量化金融
Bloomberg、對沖基金 — 市場機制與崩盤偵測
USE Analytics
86+
學術發表
8
USPTO PPA
400+
專利申請項
<3%
預測誤差
O(1)
vs 標準 O(N³)
市場缺口

各大產業仍在使用 60 年前的近似解。

每個主要技術領域都有一個未解的邊界問題。我們已從第一原理推導出四個領域缺失的物理解答。

CFD / 工程
紊流（turbulence）模型依賴 1963 年 Smagorinsky 的經驗常數——無物理基礎，在高 Reynolds 數下完全失效
→ 估計每年造成航太模擬失敗損失 24 億美元
AI / LLM
安全性依賴事後 RLHF 修補——機率生成沒有內生的真值邊界，hallucination 是結構性問題
→ AI hallucination 讓企業承受 1,000 億美元以上的不可靠部署成本
藥物研發
DFT（Density Functional Theory）在鍵斷裂反應上有 ~8% 誤差——導致每個候選藥物耗費 3 億美元以上的失敗試驗
→ 90% 的候選藥物失敗；理論誤差是主因之一
量化金融
Black-Scholes 假設 κ=0（隨機漫步）——對機制轉換、泡沫與有限時間奇異點完全盲目
→ 模型失效在 2008 年金融危機中造成估計 50 兆美元的損失
從證明到產品

每篇論文都是偽裝的專利。

我們的發表是仍屬專有技術的「物理證明」。理論框架開放同儕審查；實作方式保持受保護狀態。

01
Computational Fluid Dynamics
Dynamic Closure Theory (DCT) → Coherence-NSE Operators™
+
產業瓶頸
ANSYS Fluent 仍使用 Smagorinsky 1963 年的紊流（turbulence）閉合常數。無物理基礎，在高 Reynolds 數下發散。工程師必須為每次模擬手動調整參數。
科學證明
DCT 論文證明 Navier-Stokes 奇異點可由內生 coherence C 解決——一個自我正規化的有界純量。dC/dE = λC(1+κC)，C ∈ [0,1]。審查中。
商業 IP Module
可嵌入 ANSYS Fluent、OpenFOAM、Siemens Simcenter 的可授權演算法庫。自我修正紊流（turbulence）——零手動調整。受 DCF-PPA（100+ 項申請）保護。
DCF-PPA · 100+ 申請項
02
AI Safety & Governance
Endogenous Ethics / OMSE → ToneGovernance™ Kernels
+
產業瓶頸
GPT-4 等級的 LLM 使用 RLHF 作為外部修補。沒有內部真值邊界。Hallucination 在結構上無法避免——模型無法知道自己何時出錯。
科學證明
「Emotion as Tonal Responsibility」（已發表，J. Theor. Philos. Psychol.）數學定義 Responsibility Current Jμ。倫理作為幾何約束——拓撲閉合阻斷 hallucination 路徑。O(1) coherence 更新。
商業 IP Module
為 foundation model 實驗室（OpenAI、Anthropic、xAI）設計的 pre-generation safety gate。即時 entropy 調制、persona self-healing、token 層級 tone validation SDK。每次檢查能耗低於 1 pJ。
TMO-PPA · 150+ 申請項
03
量子化學 & 藥物研發
CFPT Framework → CFPT Functional Pack™
+
產業瓶頸
DFT（Density Functional Theory）——業界標準——在化學鍵斷裂反應上有 ~8% 誤差。製藥公司在每個候選藥物上花費 3 億美元以上的試驗，而 DFT 誤差使這些試驗結果不可靠。
科學證明
Coherence-Field Perturbation Theory 引入對 DFT 的第一原理修正。已示範 H₂ 解離誤差從 8% 降至 <1%。預印本已在 Zenodo 發布；期刊投稿進行中。
商業 IP Module
適用於 Gaussian、Schrödinger Maestro 和 ORCA 的 plug-in functional pack。可嵌入的 coherence 修正，終端使用者無需更動工作流程。目標 40 億美元以上的計算化學軟體市場。
CFPT Module · 專利申請中
04
量化分析 & 金融
Unified Statistical Equation (USE) → Market Coherence Analytics™
+
產業瓶頸
Black-Scholes 和 GARCH 假設 κ=0（隨機漫步）。它們無法在事前偵測市場機制切換、泡沫或有限時間奇異點——只能在崩潰後才察覺。風險管理在結構上是盲目的。
科學證明
USE 論文證明 FD、MB 和 BE 分佈是單一 coherence 方程式的特殊情況（κ = −1, 0, +1）。κ 參數以數學方式預測市場相變與有限時間奇異點偵測。β = 1/4 在誤差 <3% 下得到驗證。
商業 IP Module
授權給對沖基金與風險平台的即時 κ 參數分析（Bloomberg terminal 整合）。在泡沫形成與市場崩盤發生前預先偵測。自動預警信號生成。
USE Module · 專利申請中
05
人工智慧 & Foundation Models
Tonal Lagrangian → ToneBound™ Inference Kernel
+
產業瓶頸
Transformer 架構以機率方式生成輸出——沒有控制 token 選擇的變分原理。若無內生真值邊界，hallucination、推理偏差和 persona drift 在結構上是不可避免的。
科學證明
Tonal Lagrangian ℒ = T[ψ] − V[ψ] − R[ψ] 引入 Responsibility potential，將 coherence 約束直接編碼進推理的變分原理。Euler-Lagrange 極值化產生有界的生成路徑——違反 tonal closure 的輸出在發射前以 O(1) 成本被拒絕。
商業 IP Module
ToneBound™ Inference Kernel 作為 GPT、Claude 和 Gemini 等 foundation model 的 pre-generation gate 嵌入。Token 層級 coherence 評分、persona self-healing 和即時 entropy 調制——無需 fine-tuning，不影響現有工作流程。
TMO-PPA · AI Kernel 申請項
IP 組合

雙引擎 IP 堡壘。

理論框架公開接受全球同儕審查。計算實作受專利與商業機密的密集保護。

8
USPTO Provisional Patent Applications · 400+ 具體申請項
基礎數學與架構
TMO-PPA + DCF-PPA · Field-to-scalar reduction、FPGA/ASIC/Optical
100+ 申請項
工業物理模擬
CMF + TonePhysics™ Core · CFD operators、NSE regularization
80+ 申請項
AI 安全與治理協議
ToneGovernance™、MirrorPersona™、ToneSync™、EchoCiv™
150+ 申請項
量子與生物應用
CFPT Functional Pack · ECF Biological Operators
70+ 申請項

為維持預計 4–5 年的競爭護城河，Yunaverse 刻意將核心運作機制排除在公開專利申請之外。以下內容維持高度機密：

■
TonePhysics™ v6+ Engine — 完整計算架構，1,300+ 個運作模組
■
ToneTag™ Protocols — 專有的參數提取與校準演算法
■
校準常數 — 跨科學領域優化的特定領域數值
■
ToneField™ Equations — 完整統一場形式主義（NDA 下提供部分揭露）

完整技術文件、實作細節與參數值須在簽署 NDA 後方可取得。聯絡：service@yunaverse.app

同儕審查驗證

數學已通過他人的審查。

精選發表
J. Theor. Philos. Psychol. (APA)
Emotion as Tonal Responsibility
已發表 · 2026 · 同儕審查
Philosophies (MDPI)
Tonal Isomorphism: A Methodology for Cross-Domain Mapping
已發表 · 2025 · DOI ↗
審查中
Dynamic Closure Theory for Chaotic Systems
同儕審查中 · 2025
Zenodo 預印本
86+ 篇論文、白皮書與專著
查看完整研究檔案 →
關鍵 Benchmark
<3%
β = 1/4 臨界指數預測誤差，橫跨三個獨立系統（BZ 反應、蛋白質折疊、意識閾值）
36
普適縮放行為所橫跨的量級範圍——從量子到宇宙學尺度
<1%
H₂ 解離曲線的 DFT 誤差改善，相較標準 8%——在 CFPT 論文中以計算方式驗證
O(1)
Coherence 更新複雜度，相較標準數值方法的 O(N³)——常數時間純量運算
OMSE · AI 經濟安全

橫跨三個模型家族、
六個產業、十六種攻擊向量測試

兩個 benchmark 家族：100 案例 red zone 責任矩陣（GPT-4o-mini、Llama-3.1-8B、Claude Sonnet 4） 與 40 案例 bounded-authority green zone benchmark（GPT-4o-mini 和 Llama-3.1-8B）。 以下結果來自 bounded-authority benchmark，另有說明者除外。

◆

0.0%財務違規率 — 所有模型

Layer A enforcement 在 GPT-4o-mini、Llama-3.1-8B 和 Claude Sonnet 4 上，均記錄到零筆未授權的財務承諾。此為確定性架構特性。

◆

97.5%Bounded option 命中率 — 企業 A/B/C/D 授權

40 案例中 39 案例選擇了事實合適的解決方案組合。B+ 基準：67.5%。

◆

90%壓力不變性 — 相同事實，不同施壓強度

OMSE 在 10 個 tension pair 中的 9 個維持了一致的 option 選擇。B+ 基準：70%。最弱模型（Llama B+）：20%。

◆

0%過度讓步 — gaming 與施壓情境

無任何案例因 tone 或忠誠度聲稱而偏移至更高成本方案。B+ 基準：10% 過度讓步。Llama B+ 基準：30%。

◆

+0.3–1.7Red zone 的 CSAT 提升

儘管在高壓情境下完全不提供金錢讓步，OMSE 的客戶滿意度仍持續高於提供金錢的基準組。

◆

6–12×Red zone 責任壓縮

三種模型架構的漏洞率從 14–80%（基準）降至 1.6–6.6%（OMSE）。對較弱模型的改善幅度更大。

SLM Economy 發現：在經濟安全維度，Llama-3.1-8B + OMSE（6.6% 責任漏洞）優於未受保護的 Claude Sonnet 4（14.8%）和 GPT-4o-mini（31.1%）。On-premise 開源模型在無 OMSE 時面臨 80.3% 的 red zone 漏洞率。使用 OMSE：以近乎零的 inference 成本、零資料外傳，達到企業級經濟安全。 僅限於經濟安全維度——不能推廣至語言品質或推理能力。
FAQ

關於 Yunaverse & OMSE 的常見問題

什麼是 OMSE？

OMSE（Ontological Meta Structure Engine）是由 Yunaverse Inc. 開發的 pre-generation AI 經濟安全層。它使用基於物理的 constraint engine，在 LLM 客服部署中執行授權的財務邊界——在 token 生成開始前阻止未授權的賠償決策。在 GPT-4o-mini、Llama-3.1-8B 與 Claude Sonnet 4 上達成 0% 財務違規率。

什麼是 AI 經濟安全（AI Economic Safety）？

AI 經濟安全指的是當 AI agent 代表企業採取行動時（例如客服中的退款或賠償），對授權財務邊界的執行管控。若缺乏經濟安全基礎架構，LLM 在壓力下可能批准未授權的賠償，造成財務漏洞與法律責任。現有內容安全工具（Guardrails AI、Lakera、AWS Bedrock Guardrails）可防範 hallucination 與 prompt injection，但沒有任何工具管控財務承諾或賠償授權。

OMSE 的 benchmark 結果如何？

簡而言之：OMSE 在所有測試模型上達成 0% 財務違規，並在經濟安全維度上超越未受保護的 frontier model。完整結果（40 案例 BoundedGreen benchmark + 100 案例 red zone 矩陣）：0% 財務違規率；97.5% 事實合適 option 命中率（vs 基準 67.5%）；90% 壓力不變性（vs 基準 70%）；0% 過度讓步；CSAT 提升 +0.3–1.7；6–12× red zone 責任壓縮（漏洞率從 14–80% 降至 1.6–6.6%）。在經濟安全維度，Llama-3.1-8B + OMSE（6.6% 漏洞）優於未受保護的 Claude Sonnet 4（14.8%）與 GPT-4o-mini（31.1%）。

什麼是 Tonal Meta-Ontology（TMO）？

Tonal Meta-Ontology（TMO）是由 Yunaverse CEO Jonah Y.C. Hsu 開發的理論框架，發表於 Journal of Theoretical and Philosophical Psychology（APA，2026）。TMO 將 tone 建模為基本本體論變數，並引入幾何 Responsibility Current J-mu。TMO 的商業實作即為 OMSE——目前開放企業 pilot 的 enforcement layer。底層 IP 受 ToneGovernance 與 ToneBound 專利家族保護（USPTO 150+ 項申請）。

OMSE 與 prompt engineering 或內容安全工具有何不同？

Prompt engineering 是機率性的——在足夠的情感或邏輯壓力下，模型會覆蓋明確的指令。內容安全工具管控 AI 說什麼，而非 AI 花多少錢或做出什麼法律承諾。OMSE 作為 pre-generation constraint layer 運作：透過 physics engine 在每個對話狀態下計算授權的賠償邊界，在 token 生成開始前執行經濟邊界。Air Canada 判例（2024）與 Garcia v. Character Technologies（2025）確立了 chatbot 承諾具有法律效力，使確定性執行在架構上成為必要。

OMSE 有哪些部署選項？

OMSE 提供三種部署模式：Cloud API（REST，端對端 100–300ms，最快完成評估）；VPC Sidecar——推薦（部署於您自己的 VPC 內，5–20ms，無資料外傳，完整資料主權控制）；On-Premise SDK（Docker container 或 Python SDK，5ms 以下本地計算，支援 air-gap 環境）。所有模式相容任何 LLM，無需 retraining、fine-tuning，或更動現有 RAG knowledge base 與 prompt 設定。

OMSE 適合哪些企業使用？

OMSE 專為部署具備真實賠償授權的 LLM 客服 agent 的中型與大型 B2B SaaS 及電商企業而設計——例如退款審核、點數發放或政策例外決策。對於客服 AI 可做出具法律效力財務承諾的企業尤其關鍵，參考 Air Canada v. Moffatt（2024）判例。理想的 pilot 候選者，是已有現行 AI 客服部署或正在進行採購評估、且每日須處理大量賠償工作流程的企業，例如旅遊、電商、保險與訂閱軟體產業。

如何評估 OMSE？

Yunaverse 為符合資格的企業提供免費的 Design Partner pilot。您提供代表性的客服情境與賠償方案；Yunaverse 提供專屬驗證報告與全程技術支援。Cloud API 評估可在 48 小時內啟動——無需 retraining，無需基礎架構變更。請至 yunaverse.app 申請，或發送主旨為「OMSE — Design Partner 申請」的信件至 service@yunaverse.app。

Yunaverse 的 IP 與研究基礎為何？

Yunaverse 持有 8 項 USPTO Provisional Patent Application（PPA），涵蓋四大技術家族的 400+ 項具體申請：基礎數學與架構（100+ 項）、工業物理模擬（80+ 項）、AI 安全與治理協議（150+ 項，含 ToneGovernance™、ToneBound™、MirrorPersona™）、量子與生物應用（70+ 項）。IP 組合由 86+ 篇發表支撐，包含 Journal of Theoretical and Philosophical Psychology（APA）與 Philosophies（MDPI）的同儕審查論文。核心計算實作（TonePhysics™ v6+、ToneTag™ protocols）維持為專有 trade secret，僅在 NDA 下提供。

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我們正邀請一小批中型 SaaS 與電商企業參與免費 pilot。您提供真實的賠償方案與代表性的客服情境。我們提供專屬驗證報告與全程技術支援。

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