对象封装是将模态数据的生命周期、语义意图、对齐契约和交付保障打包成可识别、可调度、可验证的一等对象;它通过vectorobject强制携带modality_id、align_scope、timestamp_ns、shape_sig、integrity_hash等元字段,将对齐逻辑下沉为对象方法,并绑定转发引擎状态,实现交付即验证。

“对象封装”不是给向量套个 class 壳,而是把模态数据的生命周期、语义意图、对齐契约和交付保障打包成可识别、可调度、可验证的一等对象(First-Class Object)。它让向量不再只是 tensor 流,而是携带上下文承诺的推理实体。
用带元信息的对象替代裸向量
每个输入/输出向量必须封装为 VectorObject 实例,而非直接传递 torch.Tensor。该对象强制携带以下不可剥离的元字段:
- modality_id:如 "vision-clip-vit-l14" 或 "audio-whisper-large-v3",标识原始编码器与版本
- align_scope:指明对齐粒度——"token-level"、"frame-level" 或 "global-pool",决定下游如何匹配
- timestamp_ns:纳秒级采集/生成时间戳,用于跨模态时序校准
- shape_sig:结构签名,如 "256x768"(patch×dim)或 "128:4096"(seq_len×dim),避免 reshape 冲突
- integrity_hash:轻量哈希(如 xxh3_64 of data[:128] + meta),用于交付后快速验伪
对齐逻辑下沉到对象方法中
对齐不再是转发层的 if-else 分支,而是 VectorObject 自身的可调用能力:
将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本,AI分析场景、角色、情绪、镜头语言,输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
- .project_to(shared_space: str):根据目标空间名(如 "mm-128d-v2")自动加载对应投影矩阵,并缓存映射结果
- .match_with(other: VectorObject, tolerance_ms=50):基于 timestamp_ns 和 align_scope 自动计算时间窗或 token offset,返回对齐锚点索引数组
- .validate_alignment(other):本地计算余弦相似度初筛值 + 结构兼容性布尔值(如 dim 是否可广播),不触发远程调用
对象生命周期绑定转发引擎状态
VectorObject 在创建时即注册到全局对象注册表,并与请求生命周期强绑定:
- 初始化时注入 request_id、trace_id、stage(preprocess / align / fuse / post)
- 进入 Exchanger 前自动打上 capacity_level 标签(light/buffered/distilled),由引擎当前负载动态注入
- 销毁前触发 .report_health(),写入 trace 日志:含对齐耗时、fallback 类型、signature 匹配率
- 支持 VectorRef 引用传递:跨 worker 时不拷贝 tensor,只传对象句柄 + 共享内存偏移
对象即契约,交付即验证
每次 VectorObject 被消费(如送入融合层),都隐式履行一次运行时契约:
- 若 align_scope 为 token-level,但 .match_with() 返回空锚点,则拒绝接收并上报 alignment_miss
- 若 integrity_hash 验证失败,立即标记为 corrupted,跳过计算并触发降级路径
- 所有合法交付自动生成 signature_log_entry,含 (request_id, modality_id, align_scope, proj_dim, cos_sim_mean),供离线归因










