極限可計算性

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。