S-AI-Recursive：以荷爾蒙閉環驅動的遞歸推理架構

S-AI-Recursive以荷爾蒙閉環重塑推理

最新研究提出S-AI-Recursive，一種生物啟發的稀疏人工智慧架構，將推理從單次前向傳播改為荷爾蒙驅動的遞歸閉環，強調時間深度勝於結構寬度。

作者引入兩種荷爾蒙訊號：Clarifine作為收斂指標，Confusionin作為不確定性偵測器。這兩者以對抗性調節驅動反覆狀態更新，透過遞歸狀態動力學趨向穩定認知平衡。

論文建立完整數學架構，包括李雅普諾夫穩定性證明、熵收縮定理、荷爾蒙停止準則（保證有限時間終止）、Euler–Maruyama離散化與投影、以及在迭代預算下的原始-對偶代理選擇與遞歸記憶加速策略。

在SAI-UT+測試床上，S-AI-Recursive在抽象與符號基準展現具競爭力的推理能力，且參數量低於一千萬，支持該框架以迭代推理深度替代巨量模型寬度的主張。

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原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。