arXiv · Machine Learning Theory· Simon Richard Daniel·· 3 小时前AI 评分17
Beyond the Ergodic Wall：用于分析 AI 扩展极限与复杂度坍缩的离散几何物理沙盒
Beyond the Ergodic Wall: A Discrete Geometric Physics Sandbox for Analysing AI Scaling Limits and Complexity Collapse
AI 导读
论文提出由 Holographic E8 Projection Engine 驱动的数字物理沙盒，用离散几何约束检验 AI 模型并分析扩展极限。时空被建模为嵌套 FCC 晶格的信息基底，E8 根晶格的 cut-and-project 方法生成准晶几何，静止质量以整数微观态计数替代浮点近似。
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