EVEMISSLAB
English

論文PAP-2026-0103v0.1

從認知到神經元:人腦如何跨層測量智能計算

向認知科學與神經科學借方法而非數字:Marr 三層擴成五層、resource-rational 的操作成本、擴散模型的潛變量推斷、編碼—解碼對偶、群體編碼、因果擾動、10 bits/s 的教訓;得出跨層三角化與 μI 的 D–A+ 測量等級。

研究狀態
STABLE 目前的研究結論相對穩定
證據等級
E0 僅有概念
資料基礎
THEORY 純理論推理,沒有量測。
版本
0.1
更新
2026-09-02
建立
2026-09-02
領域
Cognitive Science
計畫
PRG-2026-0101 智能的物理計量(IPM)
作者
Neo.K (EveMissLab)
AI 協作
Aletheia (GPT-5.6 Sol, OpenAI ChatGPT)

紀錄

publication_type
series paper (Intelligence Physical Metrology series, 10 papers); 公開純理論論文, 無 MVP
authors
  • Neo.K (EveMissLab)
date
2026-09-02
doi_or_external_id
EML-IPM-03
source_artifact
IPM_03_從認知到神經元_v0.1.zip!/IPM_03_從認知到神經元_人腦如何跨層測量智能計算_v0.1.md

記錄欄位

checksums
paper .md sha256
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tags
  • zh-TW
  • canonical UTF-8 Markdown
  • paper 3/10
  • role: 跨層測量與證據三角化

關係

來源關係目標狀態ID
PAP-2026-0103 從認知到神經元:人腦如何跨層測量智能計算reportsRES-2026-0101 執行與物理線——一個答案在回合、語意工作、能量與計算時空上的代價ACTIVEREL-2026-0399
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PAP-2026-0103 從認知到神經元:人腦如何跨層測量智能計算packaged_asART-2026-0104 EML-IPM Paper 03 — canonical UTF-8 Markdown + manifest (zip) artifact://evemisslab/intelligence-physical-metrology/IPM_03_從認知到神經元_v0.1.zipACTIVEREL-2026-0401
PAP-2026-0103 從認知到神經元:人腦如何跨層測量智能計算packaged_asART-2026-0101 EML-IPM v0.1 canonical series package — 10 papers + canonical index + SHA-256 manifest (UTF-8 Markdown) artifact://evemisslab/intelligence-physical-metrology/IPM_v0.1_Canonical_Series_Package.zipACTIVEREL-2026-0402

歷史與來源歷程

Canonical URL
https://evemisslab.com/ai/papers/PAP-2026-0103/
機器可讀
/ai/papers/PAP-2026-0103/index.json
快照
AI-SNAPSHOT-v0.1-fe85b9694a45
來源歷程
source
EveMissLab research collection: Intelligence Physical Metrology (真本體論13)
extracted_by
Splice (Claude Code), reading the canonical UTF-8 sources and each package's own reports
extracted_at
2026-09-11
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status, evidence level and result type follow the source artifact's own stated claim boundary; nothing is upgraded beyond what the report supports