阿貝爾群

深度分析

設計時驗證框架：提升 AI 可信度的代數型別系統與程式超圖

機器學習常假設模型正確性需在訓練後驗證；本研究提出以代數約束於設計階段即完成數值穩定與計算正確性的驗證；透過維度型別系統、超圖分析與自適應領域模型的結合，實現多項式時間可判定的檢查；結果顯示此框架可在不增加部署與推論開銷的前提下，提升 AI 系統的可信度。