论文提出离散几何物理沙箱分析AI缩放极限与复杂度坍缩
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2026年10月9日，arXiv Machine Learning Theory（一手来源）发表论文《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》。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。其方法将时空建模为嵌套 FCC 晶格的信息基底，以 E8 根晶格的 cut-and-project 方法生成准晶几何，并将静止质量以整数微观态计数替代浮点近似。目前公开信息仅涉及该论文提出的框架与方法，未见实验结果或外部验证报道。
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- arXiv · Machine Learning TheoryBeyond 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
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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