深度分析 圖靈跳躍與可計算性層級:能力內化、訓練與收斂修正的數理界定 研究檢視遞迴自我改進論述的計算邊界,採用相對於Oracle的層級模型,區分有限內部修正、收斂式修正與能力內化。結果指出:有限層內重複更新無法解釋邁向更強相對層級的質變,收斂修正對應圖靈跳躍,而跨層內化需透過訓練或再部署。對AI理論與自我改進論述具約束力。