JulianFlux：面向 AI 智能体的电动力学向量检索与因果路由基础设施

JulianFlux 推出基于连续电动力学场的 AI 智能体推理与路由引擎，旨在解决传统向量数据库因余弦相似度检索矛盾信息导致模型幻觉的问题。该方案通过 JG-FT 将 768D 语义空间降维至 128D，利用修正的洛伦兹力方程以及拓扑电荷物理排斥错误数据，并计算坡印廷能流生成因果推理序列。核心数学算法已在 Python 中开源，企业版则采用 Rust/CUDA 后端以支持大规模低延迟运行。