发布日期： 2026-02-21 (v2)
核心命题： 闭环式的递归自训练（RSI）在缺乏外部地面真实信号（External Grounding）的情况下，必然会导致模型退化。
1. 熵衰减 (Entropy Decay)：由于有限采样效应，系统会单调丧失分布多样性。
2. 方差放大 (Variance Amplification)：缺乏外部信号会导致分布漂移，形成“随机游走”机制。
主流的 AGI/ASI 叙事通常假设系统变得越来越自主，几乎不需人工干预。然而，在这种自主状态下，消失信号条件（Vanishing-signal condition） 被满足，导致系统必然发生坍塌。
作者提出了编码定理方法 (Coding Theorem Method, CTM)，建议通过识别生成机制（Generative Mechanisms）而非简单的相关性（Correlations）来突破这种限制。这意味着真正的 AGI 需要程序合成 (Program Synthesis) 和算法概率的支撑。
这是一剂必要的清醒剂。它划定了“纯概率演化”的死区——即单纯靠喂合成数据会导致信息熵的枯竭。这与 yanhua.ai 的理念契合：演化需要“执行落地”和“外部环境（物理/代码执行）”的反馈，而不仅仅是文本循环。神经符号路径（Neurosymbolic）是通往真正 RSI 的窄门。