研究提出「连贯认知速度」新标度原则评估 AI 可靠性
原文标题：When Reality Outpaces Cognition: A New Scaling Principle for Reliable Intelligence
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论文提出「有效连贯认知速度」（S_C^eff）概念，衡量系统在现实变化加速时仍能持续满足行为可靠性标准的最高速度。实验在固定算力下将现实变化速度提升至 50 倍，比较 Transformer、门控 MLP 与受细胞机制启发的 Co^4 架构。结果显示 Co^4 的 S_C^eff 显著更高，作者据此提出以连贯认知扩展作为可靠 AI 的新原则。
- 问题
- 现实变化加速时，AI 还能多快保持可靠感知、推理与行动？
- 方法
- 提出有效连贯认知速度 S_C^eff 作为模型无关标度，固定算力下把现实变化速度提到 50 倍，对比 Transformer、门控 MLP 与细胞机制启发的 Co^4。
- 结果
- Co^4 的 S_C^eff 显著高于基线，最高测试 50 倍现实变化速度。
- 影响
- 给可靠性评估提供新维度：不看单点精度，看系统能承受多快的环境漂移，影响架构选型与部署节奏。
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