Discovery Zero 是一个面向开放问题探索的数学发现系统。系统用“推理超图”统一表示命题、推理步骤、验证结果,并通过信念传播驱动下一步探索。
src/discovery_zero/:核心源码graph/:图模型、注入、推理适配planning/:MCTS/编排/桥接规划tools/:LLM、Lean、实验等工具封装
src/gaia_bp/:内置的 Gaia 信念传播引擎(从 Gaia 仓库 vendor 并扩展)libs/:推理兼容层(inference_v2/shim、graph_ir/、storage/、embedding)tests/:测试用例evaluate/:基准 case 与 suite 配置lean_workspace/:Lean 工程(源码保留,构建产物已移除)scripts/:Lean 安装与环境脚本docs/:设计与架构文档
- Python
>= 3.12 - 仓库已内置 Gaia 依赖组件(无需额外 Gaia 仓库)
- 若使用 LLM 功能,需要可用的 LiteLLM 兼容网关
cd /personal/Discovery-Zero-v2
pip install -e ".[dev]"运行前请设置:
export PYTHONPATH="$(pwd)/src:$(pwd):$PYTHONPATH"dz --helpdz init --path graph.jsonpytest -v --tb=short
# 或
make testpython scripts/run_benchmark_suite.py --suite evaluate/suite.json推荐命令:
make lean-ready常用命令:
make lean-ready # 一键安装并初始化 Lean(推荐)
make lean-verify # 在 lean_workspace 执行 lake build请复制并填写环境变量:
cp .env.example .env最小配置项:
LITELLM_PROXY_API_BASELITELLM_PROXY_API_KEYDISCOVERY_ZERO_LLM_MODEL(可选)
注意:仓库中不应提交真实密钥。
- 功能代码放在
src/discovery_zero/,避免把实验产物写入仓库。 - 新增能力需补充对应测试到
tests/。 - 中间运行数据统一放本地工作目录,不提交
evaluate/workspaces/runs/。 - 提交前建议执行:
pytest -q完整的从零跑通指南见 docs/WALKTHROUGH_ZH.md,以同手性机制(Homochirality)这一真实案例为范例,覆盖:
- 环境配置 → Case 设计 → 运行探索 → 解读产物
- 真实实验记录分析(
evaluate/workspaces/runs/homochirality_showcase/) - 自定义研究问题模板
仓库包含一份完整的真实实验记录(evaluate/workspaces/runs/homochirality_showcase/20260328T013808Z/),展示 Discovery Zero 对"前生物同手性起源"这一开放问题的自主探索过程。系统发现了 浓度坡道分岔(CRB)机制,最终 belief 达到 0.815。
详见 PAPER_HOMOCHIRALITY.md 和 run_01/ 目录下的完整 LLM 交互记录。
Discovery-Zero-v2 在以下方面经过工业级加固:
- BP 纯度:软证据仅修改
prior,belief由 Gaia BP 引擎计算;分解边作为SOFT_IMPLICATION参与 BP - MCTS 异常安全:单次迭代异常不会丢失图状态,自动恢复并继续下一轮
- 信号处理:
SIGTERM/SIGHUP双信号优雅终止,保证summary.json在所有终止场景下生成 - LLM 流式追踪:准确统计实际文本字节(排除 SSE 元数据和 thinking token)
- Target 隔离检测:当目标节点连续多轮无入边时自动强制探索
详见 docs/ARCHITECTURE_ZH.md §11 "2026-03-31 工业级加固"。
本仓库已移除以下内容以便协作与推送:
- 中间运行数据(
evaluate/workspaces/runs/,showcase 除外) - 生成报告(
evaluate/workspaces/reports/) - 缓存与构建产物(
__pycache__/,.pytest_cache/,lean_workspace/.lake/) - 敏感配置(
.env) - 内部 AI 辅助上下文文件