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冗余调整人工年龄评分（AAS）下人工智能系统的长期持久性理论
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来源：arXiv AI
arXiv:2608.04012v1 公告类型：新 摘要：人们越来越期望人工智能系统能够在交互、适应和更新的重复周期中运行，而不是通过孤立的一次性输出。这就提出了一个基本的理论问题：人工智能系统能否无限期地持续存在而不会导致无限制的结构老化？本文基于冗余调整人工年龄评分（AAS）为人工智能系统开发了一个长期持久性框架。该模型将 AAS 从静态评估测量扩展为周期级函数，可在重复操作中生成年龄序列。在每个周期，结构年龄是通过加权冗余来定义的