学者提出分析AI扩展极限的离散几何物理沙盒理论

2026年10月9日，相关研究在arXiv发布，提出了一种基于全息E8投影引擎的离散几何物理沙盒，用于分析当前深度学习的遍历性上限与AI扩展极限。该沙盒将时空建模为嵌套FCC晶格与E8截影准晶几何，把静止质量定义为全息边界上的离散整数微观状态计数。通过将提议空间限制在物理守恒因果轨迹上，该架构可将组合树剪枝为确定性多项式时间路径，从而提供“NP-to-P”复杂度坍缩机制。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。