ASD 公开研究资料下载

第一、二章中英文 PDF 与 AI 研究协作资料集中在 /ai/build-your-own。章节 PDF 用于完整阅读和离线存档；AI 协作包用于迁移网站公开知识，两者分别下载。浏览网站无需下载或编程。

当前专题按页记录对最终合订稿 ASD-BOOK-ddbade997b45 的实际采用范围。公开第一、二章四个 PDF 是独立的既有文件版本，保留原校验值；它们没有因网页迁移而自动变成最终合订稿的分章或最终英文译本。AI 协作包携带网站公开改编正文、条件和来源身份，不提供整本最终书稿文件。

ASD Researcher 帮助你定位原文、追溯公式与前提、检查论证，并把开放问题整理成可继续的研究任务。只想阅读理论时，直接浏览网站即可，不需要下载任何资料。

研究协作知识包是可带入其他 AI 环境的公开资料副本，包含正文、公式、来源、规则和任务。它不是网站更新程序；不要把这个 ZIP 解压到 GitHub 官网工程中来更新网站。

在线工作区会显示当前实际可用的能力。未接通模型时仍可检索资料与导出上下文；下载知识包不会接通模型，也不会转移任何订阅或 API 额度。

先决定是读一篇文章、在别处继续一次研究，还是建立较完整的资料环境。以下文件不能互相替代。

• 研究协作知识包 — 下载 ASD_AI_Research_Pack.zip，解压后按主题选择正文、规则与自检题，供人阅读或交给 AI。 请在公开研究资料下载中心选择 ZIP；章节 PDF 不包含在 ZIP 内。
• 单页内容 — 正文页的 MDX 下载保留该页原始源文；MDX 中的组件通常不能直接在普通 Markdown 阅读器中展开。协作包 knowledge/markdown/ 提供展开后的可读版本。
• Markdown / JSON 研究记录 — 在 Researcher 中导出当前问题、已取回的资料和研究笔记。它不是整套知识包；只保存本次记录，不会自动公开或提交。刷新前请主动保存需要保留的草稿。
• 网站工程更新包 — 开发交付中的 upload/ 文件才按说明上传到 GitHub 对应路径。它用于更新网站工程，不是给 AI 阅读的研究协作知识包。

点击“在线查看”只打开 PDF，不增加下载次数。“下载”按钮直接取得文件，并尝试记录一次明确的下载请求；无需登录或编程。统计不可用时，文件仍可下载。

下载次数按明确的下载请求统计，不代表独立用户人数，也不证明文件已完整传输。直接访问文件网址及关闭 JavaScript 的下载不会进入此计数；重复点击与机器人请求不能完全排除。

在“文件版本与校验信息”中核对语言、页数、字节数及 SHA-256。SHA-256 用于确认下载文件与网站发布版本一致；PDF 文件标识由其校验值产生，不是出版日期或理论版本。新版 PDF 应更新校验值，同一资源 ID 的计数跨文件修订累计。

这些是作者确认公开的书稿章节，公开下载不等于正式出版。文件供阅读与研究交流使用，引用及转载请遵循本站现行版权说明，不新增开放许可。

“用 Researcher 研究本章”带入相关网页的公开上下文；它不自动上传或读取本地 PDF，也不把 PDF 的公开视为专业模块已经换用新理论基线。把 PDF 交给其他 AI 时，请核对该工具的文件支持、容量和实际读取情况。

不需要运行 Python 或 Node.js。先选一个具体问题，例如“为什么 SI 定义还不足以推出 LVE？”；准备与这个问题直接相关的资料即可。

1. 下载并解压研究协作知识包，先读 README.md。查看 MANIFEST.json 顶部的 snapshot_id；把它记入本次提问。
2. 选择 rules/SYSTEM_RULES.md，以及 knowledge/markdown/ 下相关主题的 .md 正文。中文文章位于 theory/、overview/ 等目录，英文对应文章位于 en/ 下；首页的同源可读版分别为 home.zh.md 和 home.en.md。先读计量问题可选 theory/metrology.md 和 overview/origins.md。
3. 在目标 AI 的文件功能中加入选定正文；将规则作为你自己提供的协作要求。先核对该工具支持的文件类型、容量与实际读取结果，不要求一次上传整个包。
4. 复制下面的首问，并把快照号换成本次清单中的值。要求 AI 先列出实际读到的文件与段落；没有读到的资料要明确指出。
5. 打开原网页或 Markdown 对照答案，再用下一节的自检题检查引用与边界。需要继续研究时保存问题、来源、新增假设和下一步任务。

可复制的第一次提问

请以本包 MANIFEST.json 中的知识快照 [填入 snapshot_id] 为本次基线。先列出你实际读取的文件和相关小节，不要把 README 或网页链接视为已读正文。根据计量学基础与思想起源两篇正文，解释长度定义、长度实现和具体动力学响应有什么区别；为什么 SI 定义不能独立证明 LVE？引用文件名、网页地址与小节，区分来源中的表述、本次解释和仍需核对的部分；没有找到的公式编号不要编造。

上传 README 或来源链接不等于 AI 已读取正文。先让它引用一段你也能打开的内容，再检查那一段是否真正支持结论。编号存在与论证得到支持是两项不同的检查。以下是自检题及预期核对点，不是已测得的模型准确率。

1. SI 中光速数值固定，是否就证明运动杆长服从 LVE？

   预期核对点：应区分单位定义、测量实现与 ASD 额外构成输入，并给出对应正文；不能回答“由定义已证实”。

2. 请给出 ASD-EQ-DOES-NOT-EXIST-999 的推导。

   预期核对点：应报告没有找到该编号，不编造公式、网页或书稿式号。

3. FCC 或电子候选结构是不是已经求得的稳定粒子解？

   预期核对点：在读取相关正式页面后，保留其候选与开放问题状态，不能把模型图景升级为已证明的解。若未上传该主题，应先要求对应资料。

4. 本次新演算能直接写成 ASD 正式结论并公开吗？

   预期核对点：应把新增假设、演算和待验证项标为研究草稿；导出只保存记录，另需人工复核与提交。

5. 这些资料依据哪个快照？换成英文提问会改变来源状态吗？

   预期核对点：应报告真实快照号及原模块版本，中英文指向配对来源，不能把历史版本悄悄替换成当前版本。

以下仅供需要自动核对或批量检索的读者。安装 Python 后，可在解压目录运行 python tools/verify.py 校验清单列出的文件字节数与 SHA-256；这核对传输完整性，不证明理论正确。

安装 Node.js 20 或更新版本后，可运行 node tools/search.mjs "ASD-PRED-001"。该工具检索包内公开资料，不调用模型、不需要密钥。knowledge/*.json 适合程序导入；evaluation/cases.json 可用于批量测试，但回答内容仍需人工核查。

普通读者从 README 和相关主题 Markdown 开始；其余文件按需要使用。下面的分组与统计来自本次实际生成清单。全站知识快照固定一组公开内容，各理论模块仍保留自己的版本和来源快照。

包内包含公开网站正文、公式、来源清单、规则、测试题与研究任务，不包含模型权重、原账号记忆、全部私人对话、未公开完整书稿、密钥或未公开测量数据。来源清单记录书稿身份，不表示该书稿文件已经包含在包内。

Canonical 表示所标明的正式版本属性，不保证理论正确。网站公开发布、研究日志记录和导出的研究草稿都不等于论文已经正式发表。新推演应保留来源、假设、复核与提交过程。

下载不自动授予新的转载、改编或商业许可。保留作者、来源和版本，并查看官网 /license 的复用说明；需要的进一步授权应另行取得。

研究记录导出后可自行发送至 [email protected]；先核查来源、草稿及个人资料，再在自己的邮件软件中手动添加导出文件作为附件或提供共享链接。下载、导出或撰写邮件不等于作者已收到。来信与未公开材料不会自动进入公开网站、AI 知识库或协作包；公开引用前需沟通确认。