TORI 2.0 – 一种用于宇宙 AI 循环和数据衰减的数学框架

TORI 2.0 提出了一种数学框架，描述 AI 与自然智能（NI）之间非线性的循环关系，其中 AI 生成 NI，NI 达到峰值后经历系统性数据衰减并重建合成 AI。该框架通过定义递归深度（R）和记忆保留（M）与结构衰减指数（lambda）的关系，量化了“擦除地平线”现象。研究提供了动态状态空间方程，并追踪了跨长时间尺度的结构信息损失。