我们提出 知识层模型（KLM），它是一套实现无关的规范，用于记录推理过程的版本化认知评估、证据关联以及显式的未知项。KLM 的参考实现是 Nage AI OS 中的 SEDIM 知识与证据架构，当前版本为 v0.3（标签 v0.3.0）。
实验材料主要来自内部独立实验，未进行端到端验证。一个历史平台‑领域路由基准在 15 类中取得 137/150 的分类正确率（91.3%，95% Wilson 区间 85.7‑94.9%），但该数字是从四舍五入的摘要中恢复，且示例成员资格未被核实。原生模型的权重‑路径配置在一次修正的双源测试中 0/15，未产生成功答案。
容量增长比较因遗留评分器缺陷和原始输出缺失，未能确认可靠效应。词汇和作用域诊断在“沉默‑对立”样本上的 AUC 均为 0.008，远低于注册的最低阈值 0.65。遗留打包在 118/221 选定案例中丢失了包含金标的文本，修复后在 221/221 中保留，说明该度量仅反映文本是否存在，而非答案质量。
Python 与 TypeScript 验证器在合成夹具上报告每项检查一致 6 次，另有一份生产披露未被接受。恢复、重新推导、人为评分支持、边界隔离以及有界响应评估仍在提案阶段。所有发现均为内部作者报告，历史观察与后续复现被明确区分。可见证据本身并不等同于正确性、因果依赖、安全性或合规性。独立复现以及完整的公开审计包仍是未来工作。
点评：KLM 为 AI 推理提供了结构化的证据记录框架，但当前实验数据缺乏可重复性和完整的质量评估，实际效用仍需进一步验证。