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docs: remove arxiv notes from recursive optimization
This commit is contained in:
@@ -1,9 +1,5 @@
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# 递归自优化系统
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# 递归自优化系统
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**tukuai**
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独立研究者
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GitHub: [https://github.com/tukuai](https://github.com/tukuai)
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## 摘要
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## 摘要
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本文研究一类递归自优化生成系统。它们的目标不是直接生成最优输出,而是通过迭代式自我修改,构建一种稳定的生成能力。系统先生成产物,再根据理想化目标优化这些产物,并使用优化后的产物更新自身的生成机制。本文把这一过程形式化为生成器空间上的自映射,识别其不动点结构,并用代数与 λ 演算表达这种自指动力学。分析表明,这类系统天然体现了一种由不动点语义支配的自举式元生成过程。
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本文研究一类递归自优化生成系统。它们的目标不是直接生成最优输出,而是通过迭代式自我修改,构建一种稳定的生成能力。系统先生成产物,再根据理想化目标优化这些产物,并使用优化后的产物更新自身的生成机制。本文把这一过程形式化为生成器空间上的自映射,识别其不动点结构,并用代数与 λ 演算表达这种自指动力学。分析表明,这类系统天然体现了一种由不动点语义支配的自举式元生成过程。
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@@ -150,14 +146,6 @@ $$
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## arXiv 投稿备注
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- **分类建议**:`cs.LO`、`cs.AI` 或 `math.CT`
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- **长度**:适合作为扩展摘要,约 3-4 页 LaTeX
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- **下一步扩展**:不动点存在条件、收敛定理或证明草图
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## 附录:高层次概念释义
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## 附录:高层次概念释义
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这篇论文的核心思想,可以通俗理解为一个能够**自我完善**的 AI 系统。其递归本质可以拆成以下步骤。
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这篇论文的核心思想,可以通俗理解为一个能够**自我完善**的 AI 系统。其递归本质可以拆成以下步骤。
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