arXiv 机器学习· Eduardo Righi Capanema de Almeida·· 4 小时前AI 评分22
用于涌现意识的贝叶斯镜像架构（BMA）：循环层级、自我流形与混合事件-自我绑定
A Bayesian Mirror Architecture for Emergent Consciousness: Circular Hierarchies, Self-Manifolds, and Hybrid Event-Self Binding
AI 导读
研究者提出了用于涌现意识的贝叶斯镜像架构（BMA），通过混合事件-自我隐变量将自我表征与世界模型闭环绑定并循环递归，将意识定义为系统的架构属性而非优化目标。该架构的状态空间基于最优传输几何，在 2-Wasserstein 度量下形式化信念轨迹的稳定性与一致性，并利用变分自由能最小化完成学习。
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