情境识别在本机完成；打法选择用上下文老虎机（高斯 Thompson 采样），奖励来自对方的真实反应，统计按 0.5%/次衰减以跟上口味变化。回复精选为 Best-of-N：本机奖励模型 + 防重复 + 长度适配打分，或交给模型评审。

方法参考：反思式提示进化 GEPA / Reflexion、Elo 对局评分、Wilson 区间序贯检验、1/5 成功率步长自适应。DeepSeek 本身的权重不会被改动；进化的是驱动它说话的那一层行为基因和本机的奖励模型。偏好对可导出用于微调本地模型。五条底线写死，不参与进化。

Tensor 原语 based on and modified from Talos-XII（原作者 zayokami，MIT License）。判断语气的主干网络与训练循环为本项目独立实现，与 Talos-XII 无关。

语义记忆与本机语音识别基于 transformers.js（Hugging Face，Apache-2.0）；模型为 BAAI bge-small-zh-v1.5（MIT）与 OpenAI Whisper base（MIT）；录音解码与转写调用参考 whisper-web（Xenova，MIT）；繁简转换用 opencc-js（nk2028，MIT）。

页面运行期间（含后台）每 30 秒执行一次生命循环。页面关闭期间无法运行，重新打开时按实际经过的时间补算状态，该期间产生的条目在时间线中标记为「推演」。本机制提供的是连续性、自主性与经历驱动的变化，不代表具备意识。