论文提出共递归语义自我扩展，探讨开放式智能的数学基础
2026年10月提交的论文提出共递归语义自我扩展，试图为开放式智能给出数学基础。作者认为固定表征和目的会封顶学习能力，并用哥德尔与柯尔莫哥洛夫复杂度说明，固定有限系统无法纳入不可约算法信息；真正扩展依赖持久外部记忆，并把未决结构转化为新的意义空间。价格、参数和国内可用性未知。
要点
- 固定目的和表征会限制系统能够学习的语义范围。
- 有限固定架构即使组成集体，也不能自行产生不可约的算法信息。
- 论文主张用持久外部记忆支持语义自我扩展，从而生成新区分、问题和目的。
为什么值得看
现有人工智能受固定表征与目的限制，性能会触及语义领域上限；该研究试图说明开放式智能为何需要突破既有意义框架。
谁会受影响
面向研究开放式智能、形式化推理、多智能体协作与外部记忆的人工智能研究者。
今天就能怎么试
目前仅能依据论文摘要理解其论证；代码、参数、价格和国内获取方式均未知，且未实测。
原始来源
1Co-Recursive Semantic Self-Extension: A Mathematical Foundation for Open-Ended Intelligence · arXiv cs.AI · 2026年10月23日✓ 已打开核对本条由 AI 根据上面的原始来源整理，经编辑审核后发布。数字和结论以原文为准，发现错误欢迎反馈。
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