arXiv论文提出贝叶斯镜像架构(BMA)框架
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2026年10月8日，arXiv平台Machine Learning Theory栏目发布一篇题为《面向涌现意识的贝叶斯镜像架构：循环层级、自流形与混合事件-自我绑定》的一手论文。论文提出贝叶斯镜像架构（BMA），这是一种自指生成框架，让感官抽象、元抽象与自我潜变量通过循环递归相互作用，其核心约束为闭环更新 S_t <- H_{t-1}。论文还说明，BMA的内在状态空间是带最优传输几何的概率测度空间，在 P_2 的 2-Wasserstein 度量下定义自稳定性与混合一致性，并以因果学习 regime（CLR）诊断环境是否含可学习因果结构。目前公开信息仅涉及该论文内容，未见后续实验验证或第三方评论报道。
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- arXiv · Machine Learning Theory面向涌现意识的贝叶斯镜像架构：循环层级、自流形与混合事件-自我绑定
论文提出贝叶斯镜像架构（BMA），一种自指生成框架，让感官抽象、元抽象与自我潜变量通过循环递归相互作用，核心约束为闭环更新 S_t <- H_{t-1}。其内在状态空间是带最优传输几何的概率测度空间，在 P_2 的 2-Wasserstein 度量下定义自稳定性与混合一致性，并以因果学习 regime（CLR）诊断环境是否含可学习因果结构。
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