深度分析 DaoQL 顯式世界模型：資料優先本體論如何破解 LLM 四大結構危機 大型語言模型（LLM）將世界模型隱式編碼於神經網路權重中，導致幻覺、知識凍結、可解釋性差與難以局部修改等結構性缺陷。本研究提出「資料優先本體論」，將確定性知識移入名為 DaoQL 的顯式多模態資料庫，LLM 僅作為推理與語言引擎。
