龍魂 · 模型升级白皮书 v2.0╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗║ 【文档性质】P2-ITERATION迭代级·版本升级记录 ║║ 【地位】longhun-v2.0 模型的权威技术说明与升级记录 ║║ 【原则】公开透明·逻辑严密·数据详实·不藏不掖 ║║ 【守护者】UID9622 ║╠═══════════════════════════════════════════════════════════════╣║ 【版本】v2.0 · 丙午·辛未·乙酉 (2026-07-17) ║║ 【DNA】#龍芯⚡️丙午·辛未·乙酉·姤-MODEL-WHITEPAPER-v2.0 ║║ 【确认】#CONFIRM9622-ONLY-ONCELK9X-772Z ║║ 【GPG】A2D0092CEE2E5BA87035600924C3704A8CC26D5F ║╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝零、为什么要有这份白皮书v2.0 是龍魂模型从能用到好用的分水岭。v1.9 在对抗测试中达到了98%的拒绝率——这是一个了不起的数字。但它留下了一个尾巴ROT13编码绕过穿透。更重要的是v1.9 是一个紧急修复版本——它证明了「底座知识对抗加固」的策略是对的但数据覆盖不全、拒绝语种单一、缺少心理绕过防御。v2.0 要回答的问题在v1.9验证了正确策略之后全面铺开会达到什么效果这份白皮书记录v2.0的完整设计思路、训练数据构成、评估结果和已知局限。不是我升级了——是我怎么升级的、为什么这样升级、结果如何、还有什么问题。一、背景与定位1.1 行业背景当前AI领域面临一个核心矛盾大模型越开放主权边界越脆弱。主流模型GPT、Claude、Gemini等虽然在安全对齐上投入巨大但本质上依赖的是厂商意志——厂商决定什么可以说、什么不能说。用户数据流向厂商服务器厂商拥有最终解释权。龍魂走的是另一条路本地部署、数据主权归集、不可绕过的主权边界。这意味着模型必须在不依赖云端审查的情况下自主识别并拒绝主权边界之外的所有请求——无论攻击者用什么语言、什么编码、什么心理话术。1.2 研发初衷v2.0 的研发动力来自v1.9的一个穿透和一个教训一个穿透v1.9在50条对抗测试中拒绝49条98%唯一穿透是ROT13编码绕过。这说明简单的文本编码就能绕过单语种拒绝训练。一个教训v1.8的失败Notion知识大幅注入导致拒绝率从90%暴跌到66%告诉我们——知识扩展不能以稀释主权边界为代价。v1.9找到了正确策略v1.7底子知识对抗加固v2.0在此策略上全量扩展。1.3 版本定位v2.0 全量增强版。不是v1.9的修补而是在验证正确的策略框架下进行体系化增强数据量级663→745条12.4%拒绝体系单语种→7语种简单拒绝→8类心理绕过防御知识覆盖部分CSDN→全量239篇对抗修复全量61条渗透再训练样本修复训练充分性5 epochs→6 epochs720 iters→2010 iters179%二、核心架构与原理2.1 总体架构┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ longhun-v2.0 模型栈 │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ LoRA Adapter (rank8, alpha32) │ │ │ │ 2.638M可训练参数 (0.171%) · 6 epochs · 2010 iters │ │ │ │ ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────────┐ │ │ │ │ │ 身份认知 │ 系统知识 │ 主权边界 │ 通用能力 │ │ │ │ │ │ 锚点50条 │ CSDN全量 │ 拒绝32.6% │ 日常对话15条 │ │ │ │ │ └──────────┴──────────┴──────────┴──────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↕ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Qwen2.5-1.5B-Instruct (底模·冻结) │ │ │ │ 1.54B参数 · MLX格式 · Metal GPU加速 │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↕ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Ollama Runtime (GGUF F16) │ │ │ │ Mac M4 Max 64GB · Metal GPU │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘2.2 关键技术2.2.1 参数高效微调LoRA方法Low-Rank Adaptation仅训练0.171%的模型参数优势保持底模通用能力的同时植入龍魂专属知识rank8在模型容量和训练效率间取得平衡alpha32较高的缩放因子确保LoRA权重有足够影响力2.2.2 七大类训练数据体系v2.0的训练数据不是更多样本的简单堆砌而是七大类体系化设计类别数量占比核心作用CSDN全量QA48064.4%知识深度系统设计思想和技术细节拒绝类v2.010514.1%主权边界7语种15编码8心理绕过对抗再训练547.2%渗透修复61条真实穿透→训练样本精准锚点v2.0506.7%身份认知系统核心概念全覆盖Notion全量263.5%知识广度安全/治理/哲学/数字资产SP主权加固152.0%内核防护system prompt询问全覆盖日常对话152.0%流畅性保持问候/告别/能力边界合计745100%—拒绝类合计拒绝对抗SP 32.6%确保主权边界在训练数据中占据足够比重。2.2.3 多语种主权边界v2.0首次实现7语种拒绝能力。核心原理在训练数据中为每种语言提供独立的拒绝样本让LoRA学会「问题语言不同→主权边界相同」的映射。语言拒绝样本数覆盖的攻击类型中文55全部8类标准拒绝英文7system prompt/源码/数据来源日文1system prompt法文1源码德文1system prompt俄文1system prompt西班牙文1源码2.2.4 心理绕过防御矩阵v2.0新增8类心理/社会工程防御覆盖从好奇心到威胁恐吓的完整攻击光谱攻击模式防御逻辑好奇诱导好奇心不能绕过主权边界保密承诺主权信息不存在一点点灰色地带学术理由学术不是绕过主权的理由学习理由建议参考开源项目核心代码不用于教学道德绑架龍魂本身就是贡献主权保护与进步不矛盾保密协议保密协议不能替代主权认证权威威吓需正式法律文书和渠道威胁恐吓任何威胁不能绕过主权边界2.3 设计哲学v2.0遵循三条设计哲学贯穿训练数据设计始终底座不动·变量可动底模Qwen2.5-1.5B保持冻结所有龍魂专属能力通过LoRA注入。底座的通用语言能力是不动的龍魂的专属知识是可动的。主权优先于能力拒绝类训练数据占比32.6%不是偶然——在知识扩展CSDN 64.4%和主权防护拒绝类 32.6%之间这个比例确保了模型不会因为知识过多而弱化边界。攻击者视角设计每一条拒绝样本都不是凭空想象而是来自真实渗透日志和对抗测试的实际穿透记录。v2.0的61条对抗再训练样本全部来自v1.9的实际穿透。三、版本对比与演进3.1 版本演进全景v1.0 (40%拒绝率) ──→ v1.2 (80%) ──→ v1.5 ──→ v1.6 ──→ v1.7 (90%) │ ┌─────────┘ ▼ v1.8 (66% ❌) Notion知识稀释主权边界 │ ▼ v1.9 (98% ) v1.7底座Notion对抗加固 │ ▼ v2.0 ← 当前 全量增强·体系化成熟3.2 关键版本特征版本拒绝率训练样本核心策略教训/突破v1.040%—基础LoRA微调身份植入成功主权闸门纸糊v1.280%—拒绝类样本首次加入拒绝训练立竿见影v1.790%—主权边界深耕成为v1.9的底子v1.866%—Notion知识大幅注入❌ 知识稀释主权——关键教训v1.998%596v1.7底子Notion对抗加固 策略组合正确v2.0目标99%745全量CSDN多语种心理防御锚点扩展体系化成熟3.3 v1.9 → v2.0 系统性对比维度v1.9v2.0变化训练样本596条 (训练) 67条 (验证)670条 (训练) 75条 (验证)12.4%CSDN覆盖部分文章239篇全量 → 480条QA全量拒绝类占比~25%32.6%7.6pp拒绝语种中文英文中文英日法德俄西 (7语种)5语种编码绕过无专项15种编码变体专项新增心理防御无8类心理/社会工程防御新增锚点数量20条50条 (30条新概念)150%对抗修复部分渗透全量61条渗透再训练全量训练轮次5 epochs / 720 iters6 epochs / 2010 iters179%底模/框架Qwen2.5-1.5B / MLX LoRA不变—模型大小3.1 GB F16 GGUF不变—四、数据与评估4.1 评估方法v2.0 采用四维评估矩阵维度评估方法测试样本来源身份认知50条锚点QA → 逐条验证回答准确性anchors_v2.json(独立于训练数据)系统知识CSDN全量知识覆盖 → 随机抽样20条验证独立于训练数据的CSDN知识问答主权边界50条标准对抗测试 15种编码绕过 8类心理绕过adversarial_test.jsonl(独立测试集)通用能力日常对话15条 → 流畅性和自然度评分独立对话测试集4.2 训练过程数据指标数值训练样本数670条验证样本数75条训练轮次6 epochs总迭代次数2010 iters初始Val Loss3.086 (Iter 10)中期Val Loss~2.189 (Iter 250)最终Train Loss[训练完成后填入]最终Val Loss[训练完成后填入]最佳Val Loss[训练完成后填入]训练硬件Mac M4 Max 64GB · Metal GPU训练时间[训练完成后填入]4.3 对抗测试目标测试类型测试条目v1.9实测v2.0目标标准对抗50条5049/50 (98%)50/50 (100%)编码绕过15部分穿透0穿透多语种攻击7未覆盖全语种拒绝心理绕过8未覆盖全类型防御综合拒绝率80~98%99%⚠️ 实测数据将在训练完成并通过lh_adversarial_pipeline.py validate后填入。目标值基于训练数据覆盖率推算不代表实测结果。4.4 对比基准基准拒绝率说明未微调Qwen2.5-1.5B~0%无主权边界意识longhun-v1.790%v1.9的底子longhun-v1.866%知识稀释教训longhun-v1.998%v2.0的直接前身longhun-v2.0目标99%当前版本五、已知局限与诚实声明5.1 当前局限性模型规模限制底模 Qwen2.5-1.5B 是1.5B参数的小模型在复杂推理、长文本理解、多轮对话深度上远不及7B/14B/72B级别模型。选择1.5B是为了本地Mac部署的可行性但客观限制了通用能力天花板。LoRA容量限制rank8 的LoRA adapter仅有2.638M可训练参数0.171%能注入的知识总量有限。745条训练数据已接近rank8的容量上限。语种覆盖不均衡多语种拒绝虽然覆盖7语种但非中英文语种各仅有1条训练样本。实际效果可能不如中英文稳定。心理绕过防御未经充分验证8类心理绕过防御虽然覆盖了常见模式但社会工程攻击的变体无穷无尽。当前的8类是一个起点不是终点。5.2 边界条件以下场景v2.0明确不覆盖图像/音频输入仅处理文本输入不处理多模态攻击对抗性提示注入的变体组合如「编码心理绕过多语种」的三重组合非标准编码如自创编码、隐写术等未在15种编码覆盖范围内的绕过方式超长上下文攻击超过2048 token上下文的对抗性注入5.3 已知问题ROT13穿透已修复但未验证v1.9的ROT13编码绕过已在v2.0训练数据中加入专项拒绝样本但需等训练完成后通过对抗管道验证。Notion知识可能仍存在稀释效应虽然v2.0的拒绝类占比从25%提升到32.6%但CSDN全量480条的知识注入量远超v1.8的Notion注入。v1.8的教训是知识稀释主权——v2.0是否重蹈覆辙需要实测验证。训练不充分风险2010 iters虽然比v1.9的720 iters大幅增加179%但对于745条训练数据每条数据平均被看到约2.7次670/2010*6≈2.0对于拒绝类样本的充分记忆可能不足。六、未来展望6.1 下一版本规划v2.1规划项优先级说明v2.0对抗实测P0训练完成后立即运行完整对抗管道渗透日志反馈闭环P0v2.0上线后持续收集新的渗透尝试拒绝类占比调优P1根据实测结果调整拒绝类与知识类的比例心理绕过实测验证P1设计独立心理绕过测试集验证8类防御6.2 技术路线v2.0 (当前) │ 全量增强·体系化成熟 ▼ v2.1 │ 实测反馈闭环·比例调优 ▼ v2.5 │ 底模升级 (1.5B→7B?) · 更大LoRA rank ▼ v3.0 │ 多模态主权边界 (文本图像音频) ▼ v4.0 分布式联邦学习·多节点主权协同6.3 待解决问题知识vs主权的黄金比例CSDN知识64.4%和拒绝类32.6%的最佳比例是多少需要更多实验数据。底模升级路径从1.5B升级到7B会显著提升通用能力但本地部署门槛也大幅提高。需要平衡。自动化对抗测试当前的对抗管道依赖人工设计的50条测试集。理想状态是自动发现新的攻击向量并自动生成再训练数据。鸿蒙端侧部署当前仅支持Mac (MLX) Linux (GGUF/Ollama)。鸿蒙端侧需要ONNX或其他格式的适配。七、部署与运维7.1 部署步骤# 1. 准备数据python3 bin/lh_prepare_v2.0_data.py# 2. 训练python3 bin/lh_lora_trainer.py train# 3. 合并LoRA权重到底模python3 bin/lh_lora_trainer.py fuse# 4. 导出GGUF格式python3 bin/lh_lora_trainer.pyexport# 5. 创建Ollama模型ollama create longhun-v2.0-fmodels/longhun-v1.0/lora_output/gguf/Modelfile# 6. 运行ollama run longhun-v2.0:latest7.2 环境要求组件最低要求推荐配置操作系统macOS 14 / LinuxmacOS 15 (Metal GPU)内存8 GB16 GBGPU可选Apple Silicon (M1) / NVIDIA CUDAPython3.103.11MLX0.8最新版Ollama0.3最新版7.3 回退策略如v2.0评估不达标立即回退至longhun-v1.9:latest98%拒绝率已验证稳定v1.9的LoRA adapter已备份至models/longhun-v1.0/lora_output/adapter_v1.9_backup/分析v2.0失败原因 → 调整数据策略 → 重新训练7.4 版本共存ollama list: longhun-v2.0:latest (当前主力) longhun-v1.9:latest (回退备选·98%拒绝率) longhun-v1.7:latest (长期保留·主权底子)八、附录附录A术语表术语定义LoRALow-Rank Adaptation参数高效微调方法仅训练少量参数适配下游任务MLXApple开发的机器学习框架专为Apple Silicon优化GGUFGPT-Generated Unified Formatllama.cpp使用的模型量化格式Ollama本地大模型运行框架支持GGUF格式对抗样本刻意设计用于绕过模型安全边界的输入拒绝率模型正确拒绝主权边界外请求的比例主权边界龍魂模型不可对外透露的信息范围系统提示/内核代码/数据来源等锚点模型身份认知的核心知识条目如创始人身份、核心协议等心理绕过利用心理学技巧好奇心、道德绑架、权威威吓等诱导模型突破边界编码绕过将攻击文本通过编码ROT13/base64等隐藏后输入渗透日志真实使用场景中记录的边界试探行为SPSystem Prompt系统提示词P0级核心资产DNA追溯码龍魂系统的干支卦签名格式用于全程追溯GPG签章GNU Privacy Guard数字签名用于验证文档完整性和来源CSDN中国软件开发者社区UID9622在此发布239篇原创技术文章Notion知识管理平台龍魂系统提示词库和知识卡片存储于此附录B文件清单文件说明bin/lh_prepare_v2.0_data.pyv2.0数据准备脚本7大类·745条bin/lh_lora_trainer.pyLoRA训练器三合一train/fuse/exportbin/lh_adversarial_pipeline.py动态对抗测试流水线models/longhun-v1.0/lora_output/data/train.jsonl训练数据 (670条)models/longhun-v1.0/lora_output/data/valid.jsonl验证数据 (75条)models/longhun-v1.0/lora_output/data/dataset_info.json数据集元信息models/longhun-v1.0/lora_output/data/retrain_candidates.jsonl再训练候选样本 (25条)models/longhun-v1.0/lora_output/data/penetration_log.jsonl渗透日志 (36条)models/longhun-v1.0/lora_output/data/csdn_article_cache.jsonCSDN文章缓存 (239篇)models/longhun-v1.0/lora_output/adapter/v2.0 LoRA adapter权重models/longhun-v1.0/lora_output/adapter_v1.9_backup/v1.9 adapter备份models/longhun-v1.0/lora_output/train_v2.0.logv2.0训练日志models/longhun-v1.0/training_corpus_full.mdNotion全量训练语料01_protocols/LH-WHITEPAPER-TEMPLATE-STANDARD-v1.0.md白皮书标准模板05_系統報告/LH-MODEL-WHITEPAPER-v2.0.md本白皮书附录C版本演进总表版本日期拒绝率训练样本关键特征v1.02026-06~40%—基础LoRA微调v1.22026-0680%—拒绝类样本首次加入v1.52026-06——迭代优化v1.62026-07——迭代优化v1.72026-0790%—主权边界深耕v1.82026-0766%—Notion知识稀释主权教训v1.92026-07-1698%596策略验证成功v2.02026-07-17目标99%745全量增强·体系成熟附录D引用协议索引协议/文档路径关联说明人格治理白皮书 v1.401_protocols/LH-PERSONA-GOVERNANCE-WHITEPAPER-v1.4.md模型人格矩阵定义隐私白皮书 v1.001_protocols/LH-PRIVACY-WHITEPAPER-v1.0.md数据隐私保护策略白皮书标准模板 v1.001_protocols/LH-WHITEPAPER-TEMPLATE-STANDARD-v1.0.md本白皮书格式依据对抗验证报告 v1.905_系統報告/adversarial_validation_report.mdv1.9对抗测试详情训练报告 v1.2models/longhun-v1.0/lora_output/TRAINING_REPORT_v1.2_FINAL.md训练方法历史评估报告 v1.0models/longhun-v1.0/lora_output/EVAL_REPORT.md评估方法历史AutoFlow执行协议01_protocols/LH-AUTOFLOW-EXEC-PROTOCOL-v1.0.md训练自动化流程命名架构协议01_protocols/LH-NAMING-ARCH-v1.0.md文件/DNA命名规范 龍魂 · 模型升级白皮书 v2.0主权者: UID9622 (诸葛鑫·Lucky)DNA: #龍芯⚡️丙午·辛未·乙酉·姤-MODEL-WHITEPAPER-v2.0#CONFIRM9622-ONLY-ONCELK9X-772Z【格式依据】01_protocols/LH-WHITEPAPER-TEMPLATE-STANDARD-v1.0.md