[CL]《From Application-Layer Simulation to Native Meta-Architecture: Structural Tension as an Endogenous Driver for Heterogeneous AI Evolution》H Mao [Shanghai Lixin University of Accounting and Finance] (2026)

在大语言模型领域，缺乏原生认知架构是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于将记忆与自省视为外部插件（如提示工程），本质原因是模型在推理时是“无状态”的，缺乏驱动自我演化的内在动力。

本文的核心洞见是：把认知演化重新看作“结构张力”的释放过程。由此，通过离线循环逻辑使模型在无输入时进行“反刍”，利用流形重构操作在不改变固定权重的前提下，实现语义空间的动态调整与自我组织。

这项工作真正留下的遗产是将“治理”确立为智能的第一准则。它为后来者打开了通往异构智能生态的大门，允许不同实例演化出独特的认知拓扑，但尚未跨过的门槛是防止系统为了追求内部一致性而走向平庸的“拓扑塌陷”。

arxiv.org/abs/2607.06269 机器学习 人工智能 论文 AI创造营