v0.1.0 — 情感引擎首个稳定版本

情感引擎首个稳定里程碑。已完成的功能：

架构 / 流水线

• 三层架构：编排（LangGraph StateGraph）· 记忆 · 存储，依赖单向、跨层封装。
• 确定性情感流水线：OCC 评价 → TD 价值/精度 → 高斯积融合 → 后验采样 / MAP 读出 → 多通道解码。

真网络化三通道

• 输入侧 文本→(v,a)：哈希词袋 TextAffectRegressor + 句向量 STTextAffectRegressor（冻结 MiniLM + MLP 头，跨域泛化，loss 降 64%）。
• 输出侧 (v,a)→通道：ProsodyDecoder（韵律）· PhysiologyDecoder（生理）· CompositeChannelDecoder 多通道叠加；FACS / 文本 / 生理 / 韵律 四通道解码。

情绪引擎

• 慢变心境双稳（A.7 时间深度 / 滞后）+ 并行预测编码流 + 显著度门控全局工作空间（GNW ignition）。
• 两时间尺度：快变 emotion（向基线衰退）+ 慢变 attitude（evaluative conditioning）+ 情绪稳态回归（reversion 防棘轮）。
• 文本输入情感经独立低精度流接入内核（受约束方案 c，科学家议会评审）。

记忆层

• 存储后端拆分（SQLite / Neo4j / Postgres saver）+ 语义记忆（Graphiti/kuzu，SemanticStore + 召回）。
• 对话情景记忆：语义召回通电 + 显著性门控 episode；长期 attitude 回灌 AppraisalAgent 先验。
• 注意力↔记忆桥（议会 D1–D7）：召回进注意力预算竞争 + 三维重排 + 首因/遗忘幂律 + history U 形装配。

对话 / 语言

• 语言层 affect↔language 双向收敛回路 + OpenAILanguageModel（OpenAI 兼容 adapter，生成 + 独立 VAD 反推）。
• 交互对话入口（情感引擎 ⊗ LLM）；双路语言（皮层 LLM 出内容 + 皮层下 push 漏情绪）；ConversationModel 协议 + 双存储边界。

人格注入

• L1 人设卡 / L2 气质底色 / L3 预置关系（默认中性）+ 情绪读出 / 防抖旋钮 / 评价标定校准。

治理 / 可观测

• 统一日志 + 可观测性埋点 + 每轮对话内容可读日志。

权重（本 Release 附件自带 5 通道）

本稳定版附件自带全部感知通道解码器权重（真实公开数据训练，表情为 demo）：

权重文件	通道	数据集	final loss
text_affect_regressor.pt	文本→(v,a)，哈希词袋	EmoBank	0.016
text_affect_regressor_st.pt	文本→(v,a)，句向量(MiniLM)	EmoBank	0.0056
prosody_decoder.pt	(v,a)→韵律	RAVDESS	0.026
physiology_decoder.pt	(v,a)→生理	WESAD	0.024
expression_decoder.pt	(v,a)→表情(FACS)	—（无真实数据集）	demo

怎么用：下载 .pt 放入仓库根目录 artifacts/（已 gitignore），load_* / scripts/* 自动加载；缺某通道则回退内置默认/占位。详见 README「快速开始」。

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