SZLHOLDINGS

此条目并非一个传统的数据集，而是SZL Holdings在Hugging Face上的组织卡片（Org Card），作为其整个技术生态系统的中心化概览门户。它汇总展示了SZL Holdings围绕形式化验证、智能体AI基板与治理凭证所构建的一系列开源研究项目、组件和可公开访问的资产。内容主要包括：量化指标（如76个形式化定理、134个经Lean验证的文件、22个Hugging Face数据集、11个运行中的Spaces等）、采用七器官解剖学隐喻的架构组件详述（涵盖核心基板、治理与可观测性组件以及垂直应用）、多个交互式实时演示的链接、研究论文中的图表以及用于验证整个系统可复现性的本地运行指令。该卡片旨在为投资者、研究人员和开发者提供一个全面的入口，以了解并验证SZL Holdings在AI治理与形式化验证领域的工作成果和运营状态。

原始信息汇总

SZL Holdings 组织卡片

概览

SZL Holdings 是一个专注于形式化验证、智能体AI与治理收据的研究组织，其核心资产包括 Lean 4 形式化证明系统、Ouroboros 运行时以及基于 DSSE 的治理收据链。

最新状态（2026-05-29）

指标	数值
活跃 HF Spaces	19（全部运行中）
HF 数据集	24
HF 模型	2
HF 收藏集	8
Ouroboros 运行时测试	248 通过
Lean 4 模块	32 通过
论文 DOI	10.5281/zenodo.20434276
最新 thesis 版本	v18.0
OpenSSF Scorecard	7.0

HF 收藏集

收藏集	目标受众	链接
Lean 4 Governance Proofs	形式化方法研究者	前往
DSSE Governance Receipts	DevSecOps / 供应链工程师	前往
OpenTelemetry for AI Governance	可观测性工程师	前往
Series-A Diligence Packets	投资者	前往
AI Safety + Alignment Scanners	AI 安全研究者	前往
SZL Anatomy + Visual Identity	设计评审者	前往
Warhacker 2026 Demo	公众 / 媒体	前往
Formal Verification + Governance Receipts	综合概览	前往

A 轮尽职调查包

核心投资者交付物包含：

• 模型： SZLHOLDINGS/a11oy-v19-substrate（23 个文件，含 SERIES_A_DILIGENCE.md、INNOVATIONS_DEEP_DIVE.md、PROVENANCE.md 等）
• 运营枢纽仓库： szl-holdings/a11oy（9 个包、9 个 CI 工作流）
• 运行时单体仓库： szl-holdings/platform
• 论文锚点： Ouroboros Thesis v18.0 · DOI 10.5281/zenodo.20434276
• 证明基础： szl-holdings/lutar-lean · DOI 10.5281/zenodo.20434308
• 组织级地图： docs/ecosystem-registry.json（19 个公开仓库）
• Spaces 展示： 12 个运行中的空间（mcp-receipts、lutar-lean-browser、a11oy-receipts-playground 等）

核心数据统计

指标	数量	来源
Lean 定理 + 推论	76（72 定理 + 4 推论）	thesis_v18.tex 检索
Lake 验证的 Lean 文件	134	theorems_index.json
总计 Lean 文件（含骨架）	6,022	仓库扫描
骨架/支架 Lean 文件	241	仓库扫描
残留 sorry 数量	1（Lutar/SBOMProvenance.lean:109）	grep，已声明
论文页数	206	thesis.pdf
a11oy v19 测试	248 通过	a11oy CI
UDS 测试	269 通过	uds-mesh CI
Ouroboros 运行时模块	32 / 32 通过	OUROBOROS_RUN_ALL.py
Zenodo DOI 已铸造	7（全部 HTTP 200）	DOI 审计
HF 数据集	24	HF API
HF Spaces	19（全部运行中）	HF API
HF 存储桶	3（szl-artifacts 公开、szl-payloads 私有、szl-evidence 私有）	HF 数据集注册表

SZL 风格标准自评分数

依据 SZL Style Canon v6 10 行标准自评，由 PhD Observability + Law 代理独立复核（2026-05-29），总分 100 / 100。

SZL 解剖结构

以 7 器官身体模型呈现的 SZL 基础架构，每个器官代表一个命名架构层，具有 Lean 证明的不变量、DSSE 签名的收据以及活跃的 HF Space。

器官	克丘亚语名称	系统	在线演示
大脑	amaru	记忆 + 认证，Cardano 锚定，7 脉轮蛇形调度器	amaru-memory-attestation
心脏	yuyay	Λ轴脉冲，Ouroboros 32 模块运行时（32/32 通过），Bekenstein 边界	szl-showcase
血液	yawar	收据 + DSSE 5 链接 + UDS 跨度流，SLSA L1 认证	mcp-receipts-server
免疫	huklla	sentra 6 门扫描器 + a11oy 12 创新包装；248+269 断言通过	sentra-security-gates
骨架	Λ-脊柱	lutar-lean：76 个命名定理，134 个 lake 验证，241 个存根（已披露）	lean-proof-playground
神经系统	otel	vsp-otel + W3C TraceContext + OTLP 导出器；4 组件跨度网格	vsp-otel-emitter
线路	kallpa	跨组件基础架构；5 工具 MCP 收据总线	mcp-receipts-server

完整软件展示

核心基础架构

组件	用途	在线演示	源代码	数据集镜像
a11oy	治理执行结构——策略门、信号测量、知识路由、QEC 派生收据完整性	a11oy-platform · a11oy-receipts-playground	github.com/szl-holdings/a11oy	a11oy-v19-substrate
lutar-lean	Lean 4 + Mathlib v4.13.0 形式化证明	lutar-lean-browser · lean-proof-playground	github.com/szl-holdings/lutar-lean	thesis-v18-formal-verification
ouroboros	运行时基础——公式、智能体循环、Bekenstein 边界、双见证发射器	szl-showcase · szl-cookbook-runner	github.com/szl-holdings/ouroboros	ouroboros-source
uds-mesh	统一决策跨度——跨组件跨度模式 + 治理收据	vsp-otel-emitter · mcp-receipts-server	github.com/szl-holdings/uds-mesh	uds-spans-receipts · uds-governance-receipts
platform	SZL Holdings 单体仓库	仅构建时	github.com/szl-holdings/platform	私有
ouroboros-thesis	Ouroboros Thesis v14→v18	lean-proof-playground	github.com/szl-holdings/ouroboros-thesis	ouroboros-thesis-source · ouroboros-arxiv-preprint

治理 + 可观测性组件

组件	用途	在线演示	源代码	数据集镜像
amaru	Cardano 锚定的治理收据铸造	amaru-memory-attestation	github.com/szl-holdings/amaru	amaru-source
sentra	传感器/遥测适配器	sentra-security-gates · sentra-platform	github.com/szl-holdings/sentra	sentra-source
rosie	收据编排	rosie-operator-console · rosie-platform	github.com/szl-holdings/rosie	rosie-source
vsp-otel	OpenTelemetry 导出器	vsp-otel-emitter · vsp-otel-platform	github.com/szl-holdings/vsp-otel	vsp-otel-source
agi-forecast	AI 治理轨迹预测模型	agi-forecast-viewer · agi-forecast-platform	github.com/szl-holdings/agi-forecast	agi-forecast-source
szl-cookbook	构建受治理 AI 系统的配方	szl-cookbook-runner · szl-cookbook-platform	github.com/szl-holdings/szl-cookbook	szl-cookbook-source
szl-trust	公共信任门户	门户在源代码中	github.com/szl-holdings/szl-trust	szl-trust-source
szl-brand	品牌资产、标识、社交预览模板	视觉身份	github.com/szl-holdings/szl-brand	szl-visual-identity

垂直应用

组件	用途	源代码	数据集镜像
vessels	海事舰队情报	github.com/szl-holdings/vessels	vessels-source

Mega Showcase 互动导览

SZL Mega Showcase 是一个 5 标签页的 Gradio 应用，提供完整的研究栈互动体验：

标签页	内容
📖 论文浏览器	Zenodo 嵌入 + BibTeX + 数据面板（206 页、76 定理、0 个 lake 验证错误）
∀ 定理目录	375 个 Lean 4 定理——按章节筛选、搜索、点击查看完整陈述
⚙ a11oy v19	全部 12 项对齐仪表创新 + 实时轨迹查看器
🔍 UDS 跨度/收据	100 个跨度 + 50 个 DSSE 收据——按组件/种类筛选，解码信封
🔧 MCP 游乐场	emit_receipt / verify_receipt / list_receipts / get_attestation_chain——实时，含 curl 代码片段

互动可视化

六个自包含的交互式 Plotly 图表，由真实 SZL 数据驱动：

#	可视化	类型
1	定理章节旭日图	旭日图（点击钻取）
2	DOI 谱系时间线	散点时间线
3	创新雷达	极坐标雷达图
4	UDS 桑基流	桑基图
5	基础依赖关系图	网络图
6	收据链 3D	3D 散点图

论文图表

十张来自 Ouroboros Thesis v18 的图表，源自实时基准数据（N = 10,000），源代码：figures/build_all.py

UDS 命名澄清

"UDS" 在本作品中指 Unified Decision Span，是一个兼容 OpenTelemetry 的治理收据跨度模式，与 Defense Unicorns 的 UDS 无关。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SZLHOLDINGS 数据集立足于形式化验证与智能体AI治理的交叉领域，构建了一套数学上严谨的智能体系统底层架构。其核心是一个5公式×7层的注入矩阵，共包含35个可验证的不变量，并辅以7器官执行解剖结构，每个器官均配备Lean 4定理与DSSE签名的收据。数据集整合了Ouroboros论文（v18.0版，206页）作为规范，囊括了76条Lean定理与推论、134个经Lake验证的文件，并通过19个活跃的HuggingFace Spaces、24个数据集和8个集合，系统地呈现了从形式化证明到治理收据、从执行框架到可观测性网格的完整链路。

特点

该数据集最鲜明的特征在于其将形式化证明与治理收据深度融合，实现了可审计的AI决策全链路。每一条声明都对应一个Lean 4证明或DSSE签名的收据，从而奠定了数学可验证的信任基础。数据集囊括了248项a11oy测试和269项统一决策跨度测试，且全部通过，展现了极高的代码完整性与可靠性。此外，7器官解剖图将不同功能模块（如记忆、心跳、免疫）拟人化，每个器官都关联了一个Lean不变量和实时演示空间，极大增强了系统的可理解性与可操作性。

使用方法

使用者可通过多种途径与SZLHOLDINGS数据集交互。研究者可直接访问Lean证明库（lutar-lean），通过`lake build`命令复现134个经验证的定理。开发人员可克隆a11oy执行框架或Ouroboros运行时，运行`pnpm test:doctrine`或`python OUROBOROS_RUN_ALL.py`以验证248项测试或32个模块的完整性。对于审计与合规场景，数据集提供了DSSE收据链的MCP服务器，用户可通过`curl`命令获取和验证收据。所有资源均通过HuggingFace Spaces以交互式Gradio应用呈现，覆盖了从定理浏览器到治理收据生成器等多种功能。

背景与挑战

背景概述

SZLHOLDINGS数据集由SZL Holdings团队于2026年创建，旨在为自主人工智能系统构建一个数学上严谨的基础设施。该数据集的核心研究问题聚焦于如何通过形式化验证与治理收据机制，确保AI系统的可审计性与安全性。项目依托Lean 4定理证明器、DSSE签名收据及OpenTelemetry可观测性框架，提出了一个包含35个可验证不变量的5公式×7层注入矩阵与7器官执行解剖模型。这一开创性工作已发布为Ouroboros v18.0论文（206页），并获得了Zenodo DOI编号，其OpenSSF评分达7.0，对AI治理、形式化验证与供应链安全领域产生了深远影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于：当前AI系统缺乏数学可证明的行为边界与可追溯的决策审计链路，导致在关键任务中难以确保其安全性、透明性与合规性——这正是欧盟AI法案与NIST AI风险管理框架所反复强调的核心痛点。在构建过程中，团队面临了将高阶数学定理（如Bekenstein界、PAC-Bayes稳定性）实例化为可执行代码的艰巨任务，需在Lean 4中证明76条定理并保持134个湖验证文件的无缝编译，同时构建从Cardano锚定到SLSA签名的五链治理收据架构，最终仅遗留一个未完成的`sorry`断言，充分体现了形式化验证与工程实现的深度融合挑战。

常用场景

经典使用场景

在智能体人工智能治理与形式化验证交叉领域，SZLHOLDINGS数据集为研究者提供了一组经过精益四定理验证的可执行基础设施。其核心应用场景在于构建一个由35个可验证不变量构成的5公式×7层灌注矩阵，覆盖从信号策略到部署审计的完整架构层级。每一层都封装了精益四定理与DSSE签名收据，使智能系统的决策过程具备数学可溯源性。该数据集特别适用于需要将形式化方法与运行时治理相结合的研究项目，为智能体系统的正确性保障提供了可复现的基准参照。

实际应用

在工业部署层面，该数据集支撑起一套完整的治理收据生态系统。实际应用中，它被用于构建基于OpenTelemetry的W3C追踪上下文物联网，以及支持DSSE签名的SLSA一级验证链路。从卡达诺锚定的记忆证明到七器官执行拓扑，每个组件都承载着可独立验证的收据。开发者能够利用MCP收据服务器实时发射、验证和检索治理凭证，使得监管审计、供应链安全评估和智能体行为溯源成为可能。这套基础设施已通过248项绿色测试和269项统一决策跨度测试，展现出工程鲁棒性。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列具有方法论意义的衍生工作。基于其精益四证明库，研究者构建了可交互的定理浏览器与证明游乐场，实现了复杂不变量定理的展示与探索。收据链的标准化催生了多层级收据编排框架，并推动了DSSE收据语法在智能体治理领域的规范化进程。围绕五公式灌注矩阵，衍生出AGI安全预测门控系统与基于Kitaev曲面的安全扫描器。这些工作共同构成了一个从形式化验证到运行时治理的完整工作流，为后续研究提供了可复用的架构范式与验证工具链。