DODR：潜空间中的确定性操作驱动推理

自回归（AR）大语言模型将推理表述为逐token的概率采样，这在复杂逻辑推理中导致三个根本缺陷：错误累积、概率替代必要性以及线性链信息瓶颈。本文提出了一种潜空间中的确定性操作驱动推理架构（DODR），将推理重构为高维线性代数空间中的推理图计算。推理状态以快照向量表示，其基本单元为语义单元（短语或句子），而非token；每一步推理均为确定性矩阵运算，无需token采样。皮尔士的三种推理类型被形式化为三个可训练的矩阵运算：秩亏减法运算（信息坍缩）、满秩归纳运算（信息扩展）以及归约为 deduction 的莫尔-佩恩罗塞伪逆的溯因运算（信息假设）。我们证明，该运算集在皮尔士三元划分下是最小且完备的，不存在单一的"超级运算"能实现所有三种类型（存在秩障碍），且推理图在收缩反馈下收敛于巴拿赫不动点定理的解，具有图灵完备性。在503个样本记录（420个去重样本）上，涵盖专用与端到端设置的实验表明：归结损失收敛至1.40e-05；归纳在20/20个难例上实现零错误，泛化覆盖率达0.9996；溯因解在判断准确率上优于随机基线28倍，准确率分别为72.5%（58/80，95%置信区间[61.9%, 81.1%]）和81.7%（49/60，CI[70.1%, 89.4%]）；冻结运算在未见过的跨域归结任务中达到100%（60/60）准确率。该架构提供结构上的零幻觉保证和三层持续学习机制。所有数据和代码均已开源。