深度分析 Shadow‑Loom:以 AMWN 與因果物理驅動的型別化圖形世界模型 研究以圖形世界模型將敘事轉為版本化圖,結合Pearl因果階梯與AMWN反事實演算,並以四種情感指標評分,LLM僅於抽取與渲染環節使用,提升敘事推理可控性。支援版本化分支、因果介入、反事實推論,提供審計回饋迴路。此框架為開源研究工具,未作正式評測。未來可結合更精細的讀者情感模型與大規模語言模型驗證。