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。
深度分析
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。
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本研究以最小任務描述，測試四款前沿編碼代理（Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、GPT‑5.4）在消費級桌機與單顆 GPU 上，於三小時內自主建構 AlphaZero 風格的 Connect Four 自我對弈機器學習管線。