深度分析 CRDTMergeState:以 OR-Set 與典範排序實現可證明的去中心化模型合併 背景:多個獨立微調模型合併需求增加,但26種主流合併策略在代數性質上無法滿足衝突免疫資料型別(CRDT)的要求。方法:提出兩層架構CRDTMergeState,第一層用OR-Set追蹤貢獻以集合聯集保證交換性、結合性與冪等;第二層在經典排序的可見集合上以純函數執行任意合併策略,隨機性由Merkle根派生。結果:數學證明與多層級實驗顯示在指定前提下可達到強終局一致性並保持下游模型表現一致。