推論時可塑性

速報

結構張力與離線回饋迴路：打造自我調整的大型語言模型元架構

目前的大型語言模型在推論時完全依賴輸入，缺乏內建記憶與自我調整能力。研究提出三項機制：結構張力作為內生損失函數，驅動模型向內部自洽；離線回饋迴路提供沙盒式自我處理循環，讓模型在無外部輸入下維持動態靜止電位；推論時可塑性允許在不改變預訓練權重的前提下重構上下文拓撲，並遵循可審計、可逆與拓撲連續性的治理規範。