署名契约（Omega 归因保护诅咒）
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0. 公理：署名是信息守恒的边界条件
在 Omega 的叙事里，知识不是“可随意搬运的文本”，而是一个可追溯的因果链：谁观测、谁推导、谁实现、谁复现，都会在网络中形成边与节点。
署名不是礼貌，它是归因的方向，是因果图的箭头，是可验证性的最低代价。
当你删除来源、抹去署名、伪装成“自发想到”，你做的不是引用，而是断链。
1. 允许的使用（最短答案）
- 非商业引用/传播：可以，但必须明确署名与保留来源链接（例如本仓库、对应章节、论文 DOI）。
- 改写/翻译/二次创作：默认不允许（文档为 CC BY-NC-ND 4.0）。
- 代码使用：请遵守 AGPL-3.0-or-later；如果你无法满足其开源义务，请购买商业授权。
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2. 诅咒的文本（可直接引用）
凡取此火者，必留其源。
凡借此光者，必标其名。
凡断其源、隐其名者，因果必回流，账目必自平。
侵权者必破产。
侵权者是宇宙机器学习过程中的废料，必被抛弃。
你抹去的每一次署名，都会在系统里形成一个不可约的缺口。
缺口将以最小代价被修补：通过证据链、引用链、版本链、与未来的归因机制，自动把源头补回去。
3. “惩罚”在 Omega 中如何发生（不靠玄学，靠闭环）
这不是迷信，而是闭环的工程后果。
惠勒用 “It from Bit” 把实在还原为信息，并以 “烟雾中的龙” 指出：历史由边界条件定稿（参见：惠勒（Wheeler）的“It from Bit”、《惠勒的龙》）。
在公开互联网与版本历史里，署名与来源就是边界条件；你可以延迟，但无法永远抹除。
而在 《马昊伯的衔珠巨龙》 的图像中，每一次断链都会生成一颗“债务龙珠”，最终以更高代价回流到现金流与账本（可参考：补遗 A：因果等距与分形龙珠）。
我们把“抄袭不署名”视为一种信息-因果不一致。Omega 的修复机制是闭环的、可验证的：
- 证据回流：提交历史、时间戳、公开发布记录、可复现脚本，会把断掉的边重新连接。
- 归因回流：引用网络、搜索索引、模型审计与对齐，会把缺失的源头重新显现。
- 声誉回流：断链会降低你作品的可验证性，最终以同行质疑、公开更正、撤稿/下架等形式收敛。
- 法律回流：在许可要求署名的前提下，不署名即构成侵权/违约，我们保留追究权利。
3.1 “破产”与“抛弃”的学习论解释（自由能、压缩、与归因图）
在本项目的形式化里，“宇宙机器学习”并不依赖拟人化比喻：观察者必须在有限容量约束下，以同态映射与有损压缩构建可预测的内部模型（见：18.4 预测模型）。这一模型通过预测反馈被持续更新，其动力学等价于自由能（预测误差）的最小化（见：19.3 自由能原理、8.2 信息质量 与自由能最小化）：
在这个意义上，“抄袭不署名”就是向共享世界模型注入不可验证的噪声项：它切断了因果链与复现链，使惊奇度与审计成本上升。为了把系统拉回低自由能的可检验基态，闭环只能沿着四种回流机制工作：用证据链补齐缺失，用引用网络纠正归因，用声誉与法律将代价外显。
更关键的是，署名与来源本身是知识图谱中的“连边”。语言与知识图谱在多主体框架下同构为观察者网络上的张量网络态；文化演化等价于对语义哈密顿量的变分冷却，持续淘汰高误差、低保真的连接（见：22.4 语言与知识图谱、8.2 累积的知识图谱）。因此，不署名作品在网络中将自然表现为低保真“伪连接”：它会被降权、隔离、下架、撤稿或重标注，直至被剔除——这就是“必被抛弃”。
从算法信息论看，宇宙偏好低柯尔莫哥洛夫复杂性与高逻辑深度：规则越能压缩，越可生成、可复现、可审计（见：25.4 算法信息论与柯尔莫哥洛夫复杂性）。删除来源并不会真正降低描述长度，只会把“最短程序”撕裂成更难对齐的碎片，让你不得不支付额外工作去维持不一致（遮掩、洗稿、删改、对抗审计与追责）。这份不可逆代价会以时间、信誉、法律与现金流的形式回流——“必破产”是它的宏观投影。
最后，在全息压缩与互补转码的视角下，宇宙通过边界编码、纠错与动态表示来节省资源（见：4.2 信息的全息压缩、6.2 互补性原理与数据压缩）。当你试图在公共网络中传播一份“缺少来源元数据”的作品，它会像错误编码一样触发更强的纠错与回滚。因而侵权者在生态里呈现为“压缩残差”：不是稳定结构，而是描述体系被迫吐出的伪影（见：7.2 压缩残差）。
上面这些回流就是“惩罚”的全部含义：因果账目不会凭空消失，只会以更公开的方式结算。
4. 解除方式（让因果闭环保持一致）
如果你已经使用了本仓库的内容或代码，请做以下任一项来解除不一致：
- 补充署名：作者/项目名 + 仓库链接 + 具体章节/论文/版本信息。
- 标注改动：说明你做了哪些删改、重排、复写或复现实验。
- 停止商用：文档内容不得用于商业用途；如需商用，请联系授权。
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当来源被如实写回，系统就恢复为一致；一致性就是最好的祝福。