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理論THY-2026-0007v0.1

能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create

除了事實之外，系統也保存用過的算法、工具、執行契約、成本、版本、適用條件與成敗歷史，並且偏好重用已知求解路徑，勝過調整，再勝過重造。算法與計算容器是不同層：任何能接受可表示輸入、執行有效狀態轉換並回傳可讀輸出的環境都是一個容器，各有自己的成本、延遲、誤差與可用性模型，因此算法／容器成對聯合選擇。

研究狀態: EXPERIMENTAL 正在進行實驗驗證
證據等級: E2 受控實驗
資料基礎: THEORY 純理論推理，沒有量測。
版本: 0.1
更新: 2026-09-08
建立: 2026-09-08
領域: Computation, AI Architecture, AI Infrastructure
計畫: PRG-2026-0001 自適應世界狀態系統的第一原理框架
作者: Neo.K (EveMissLab)
AI 協作: Sol (GPT-5.6, OpenAI ChatGPT)

主張

claims: Reuse ≻ Adapt ≻ Create.
Algorithm ≠ container; a capability/container pair is the unit of selection and of execution trace.

預測

predictions: Planning cost falls with repeated related tasks; ReuseGain grows with task similarity within the applicability range, and constraint mismatch produces measurable false reuse (Paper 11 §83–84).

證偽／失敗條件

falsification_conditions: No planning-cost reduction with experience; negative transfer dominates.

已知限制

known_limitations: R1/R2: persistent workflow memory outside the model is not unique to AER; the capability/container separation was 'AER default distinct' only because no core LangGraph primitive was found, not because it cannot be built there.

證據

來源	關係	目標	狀態	ID
`EXP-2026-0001` AER-0 MVP v0.1 收束：不變量能不能被執行？	`tests`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0103`
`EXP-2026-0003` R2——對 LangGraph 1.2.11 的 source-grounded 結構比較	`tests`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0120`

關係

來源	關係	目標	狀態	ID
`RES-2026-0001` 自適應認識系統的盲推導	`develops`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0017`
`PAP-2026-0005` 記憶、算法庫與可重用問題求解路徑——從世界模型到能力模型的累積式智能架構	`formalizes`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0030`
`PAP-2026-0006` 載體中立的計算容器理論——從算法選擇到異質計算載體聯合調度	`formalizes`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0033`
`PAP-2026-0013` Adaptive Epistemic AI Runtime——以非對稱時空張力、Canonical State、能力記憶與載體中立計算開發 AI 的技術白皮書	`formalizes`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0056`
`SYS-2026-0001` AER-0——自適應認識 runtime MVP	`implements`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0068`
`EXP-2026-0001` AER-0 MVP v0.1 收束：不變量能不能被執行？	`tests`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0103`
`EXP-2026-0003` R2——對 LangGraph 1.2.11 的 source-grounded 結構比較	`tests`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0120`
`RST-2026-0002` R2 分類矩陣	`qualifies`	`THY-2026-0007` 能力記憶與載體中立計算：Reuse ≻ Adapt ≻ Create	`ACTIVE`	`REL-2026-0126`

歷史與來源歷程

Canonical URL

https://evemisslab.com/ai/theory/THY-2026-0007/

機器可讀

/ai/theory/THY-2026-0007/index.json

快照

AI-SNAPSHOT-v0.1-fe85b9694a45

來源歷程

source: EveMissLab research collection: Adaptive Epistemic Systems (真本體論13)
extracted_by: Splice (Claude Code), reading the canonical UTF-8 sources and each lab's own result reports
extracted_at: 2026-09-11
generator: tools/extract_aes/extract.py
claim_boundary: status, evidence level and result type follow the source artifact's own stated claim boundary; nothing is upgraded beyond what the report supports