总览：化识论 × 《大学》 × GPT
你要的校准版：先以“三纲领”作为目标场（明明德/亲民/止于至善），再以“知止”完成边界设定， 在边界内通过「定→静→安→虑→得」对应 Transformer 的训练/推理秩序，完成涌现，并以 generate 的产物“显化”为阶段性 Realm（化境）。
三纲领（目标场）
明明德 · 亲民 · 止于至善 → 为“学/learning”提供价值边界
知止（边界设定）
任务空间/允许的生成范围（prompt 的本体对应）
生成化境（Realm）
阶段性稳定的可运行结构/可显化机制（不是“终极真理”）
子图展开（在此页面内展开细节） 可当作“交互式子图”
① 生成（知止）
目标场 → 边界（task space） → 预训练入口（next-token objective）
② 显现（定·静·安）
结构收敛 → 内在一致性增强 → 可生成稳态（loss 收敛/能力显现）
③ 深化（虑）
Attention 联通 + decoding 搜索：在边界内遍历可能性空间
④ 结果（得）
输出显化为证据形态 → 进入下一轮回修（fine-tune / feedback）
注：这里把 “定→静→安→虑→得” 理解为一种状态机而非情绪词；GPT 的 pre-training 与 inference 只是这一机制在工程世界的显影形态。
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