基于数据优先本体论的显式世界模型：DaoQL 多模态存储验证与反事实推理评估

针对大语言模型隐含世界模型在医疗金融等领域的幻觉与不可修改风险，本文提出“数据优先本体论”。该架构将 LLM 视为推理引擎，确定性知识存入显式多模态数据库 DaoQL。理论证明显式模型具备可组合的反事实分解性。实验显示，DaoQL 结合 GPT-4o 在五领域反事实测试中达 94% 成功率，较单独使用提升 49%，并验证了系统毫秒级查询性能。