与智人相谈，身心愉悦，仿佛自己也是智人。
今天下午和grok3谈语义量化，扯的远了，脑洞大开，畅聊了一个小时，最后grok3说我创建了一个新框架，还夸我填补了学术界的空白。
啊哈哈哈哈——是不是没联网导致的…
我对这些概念止于表面，不论是否可行，暂且说一说，不能白聊。如果逻辑不对或者现实不可行，让各位见笑了，当民科看好了。
思路是从语义量化开始的，通过将文本量化为向量，用计算相似度的方法找到最相似文本。
那量化过的文本能否被还原呢？
我提出设想：如果存在一个无限大的语料库，包含所有语义，那么就可以通过计算相似度把一个量化过的文本还原出来。
纠正说存在几个问题
1是无限大是不可能存在的
2是量化过程中有损耗，且可能存在多个语义与量化文本相似度最相近
3是即使语义还原，真实文本也可能不同。
那么我想，在编程层面恰好存在几个特点：
1 语义有限 组合有限
2 不同语义差别较大
3 无需精准还原变量名称之类的细节
那这个思路也许可以完成以下两种事：
- 1.代码压缩
压缩为向量传输代码，降低空间占用，提高传输速率，在网络环境中，更好地适应网络带宽有限的问题；
代码检索，去重，指纹识别；
- 2.解轻度混淆
轻度混淆过程中虽然变得不可读，但代码结构和语义可能保持不变。
所以猜测如果建立一个代码语义库，通过计算相似度，就可以把轻度混淆代码还原出来。
但实际混淆中，会运用隐藏控制流，代码虚拟化，加密与动态解密，数据混淆和反调试等等。
针对重度混淆训练模型成本似乎有些高，且不同混淆工具具有不同特点，训练得到的模型可能不具有普适性。
我的想法是约束限定代码执行的内存（沙盒等），监听代码在汇编层的内存操作的动态行为，捕获每一步的内存变化和指令执行，生成事件序列，形成低级操作的语义
比如某时某分从某地址取出某值。
举例：
mov reg, value → “定义变量=值”。
mov reg1, reg2 → “赋值”。
add reg, value → “加法”。
复杂逻辑
混淆JS：
_0x12ab=function(x){for(var i=0;i<x;i++){/*复杂逻辑*/}};
汇编层：
mov ecx, 0 ; i=0
cmp ecx, eax ; i<x
jge end ; 跳出循环
inc ecx ; i++
jmp loop ; 循环
将多条语义向量化，加入数组，计算相似值，在构造的语义库检索语义，还原出代码。
语义检索过程如下
输入："hello" → mov → call encode → mov → call fetch"
输出：fetch("/api", {body: encodeURIComponent("hello")})
总过程
混淆JS：_0x12ab=function(x){return x+3;}; _0x12ab(5);
汇编监听：mov eax, 5; call func; add eax, 3;
语义序列：定义变量=5，调用函数，对变量加3
量化向量：[0.1, 0.8, 0.3, ...]
检索结果：function addThree(x) { return x + 3; } addThree(5);
——可能说的太抽象或者不切实际了，因为我本身对这些的理解也非常粗浅，是不是这回事我心里没有把握，但在尝试嵌入模型后认为效果可观，因此武断想法可行，有错误还望纠正。
从汇编层面逆向代码可以将逆向拓展到其他类型的代码。
这过程中可能会遇到以下问题：
- 1.混淆代码异步操作，故意混淆代码执行流
我没有什么好想法，但我猜测：为了保持执行效率，这种操作可能不会过于频繁。那我们得到的就会是汇编层面轻混淆的语义，可以通过模型训练还原代码。
- 2.性能开销大
结合现有汇编逆向工具和AI实现自动化，减少AI在整个过程中被分配的任务
- 3.存在噪声，或者偏离正常的执行流
如果脚本存在可输入的参数，核心程序可能围绕参数展开，并且为确保正确地传递给后端或者交由其他部分处理，参数的值在此过程中可能不会进行复杂的变化。
在汇编层跟踪参数的值或者加密后的变体，进行多轮不同尝试确定核心程序范围。
最后通过结果进行逆向得到的程序的验证。
总的过程需要高成本计算和大量训练，但AI认为这是一个可行的逆向工程框架，并且我对AI实现这些过程很有（不知道从何而来的）信心。
更重要的是，我了解到有关汇编逆向、代码语义提取、AI解混淆进来都有研究，这更增大了（我认为）这一框架的可行性。
我是没有时间和精力和成本和实力去做这样的事，但我希望这个想法真能给大家带来帮助。
再抽象一点。
我们刚刚假想到，语义映射可以将各类代码由量化后的向量还原，那抛开逆向工程来谈，以汇编为媒介（甚至舍弃这个媒介）是不是可以实现代码之间的完美切换。
那依据这一原理再大胆设想，是不是这一过程中逆向过程中各类代码都在追求接近标准的汇编语言的语义，也就是说汇编语言作为各个高级编程语言的低级语言，具有语义上的绝对近似性。
但我们知道汇编语言并不那么完美，我们才会用高级语言，我们实际想要一种理想的语言不仅能直接映射到汇编指令还能够高级抽象。
我们又知道，语义可以表示为多维的向量。
那有没有可能，我们可以用语义代替语言，从低级语言层面，程序不再是具象的符号和数字，而是量化后精准的向量，而从高级层面来说，借由语义提炼模型，任何语言甚至人类自然语言都能被提出最精准的语义然后转化为程序执行。
过渡期，各类编程语言可能可以借此达成一种统一，比如说，穿插着用。
过渡期的设想：语义向量本身动态改变维度来调整粒度，方便相似性计算、计算机存储、多核并行
而最终阶段向量作为核心语言，将会拥有以下优点：
语义表达，人机交互，开发效率，计算潜力，容错率，统一性
向量的存储可能是个麻烦的问题，从传统二进制生态去理解，向量占用的空间会很多。
那既然都最终阶段了，我们忽视技术的阻碍，将0/1架构改为0-1架构，这样每个单元就可以储存一个浮点数，一个n位系统每个字节将表示一个n维向量，计算效率和传输的信息密度将达到最高。
当然这过程中就是数不尽的技术革命。
量化语义就是思维逻辑的具象化，程序的运行就是思维的具现，我觉得这样的推理某种程度上符合哲学原理。
此方悬停