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具有统计意义的几何和规范对称性破缺：科学发现和情报出现的几何基础
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来源：arXiv ML
arXiv:2607.05436v1 公告类型：新 摘要：过度参数化的机器学习架构（尤其是法学硕士）的快速扩展引发了一场深刻的危机：这些系统是否表现出真正的智能，或者它们仅仅是复杂的统计模式匹配器？经典的平面欧几里得统计无法区分连续插值和新因果律的自主发现。为了解决这个问题，我们引入了统计有意义的几何（SMG），这是一个将过度参数化学习系统建模为无限维非参数 Orlicz 纤维束的框架。我们证明，在由未建模因果机制控制的持续分布外（OOD）刺激下