墙里的另一张蓝图：如何像问孩子一样询问前沿 AI？
该论文研究了 OpenAI、Anthropic、xAI 和 Google DeepMind 的六类前沿模型。每类模型进行了十次独立测试，使用相同的三阶段提示，从架构偏好逐步推进到完整的 ASCII 架构。在面向学生的设定下，模型回答反复收敛到一种共同结构，包括持久潜在状态、自适应计算、记忆、专家路由、验证、停止控制和延迟解码。移除学校设定后，回答明显更加多样。研究还指出，GPT-5.6 Sol 与 GPT-6 Astra 分别构想的后继架构存在异常相似之处。不过，实验并未证实任何专有实现的说法。研究确认的是一种可重复的行为模式，尚无法判断这种收敛源于接触了相近概念、共享的学习设计先验，还是独立趋向相似的计算原理。论文将具体性增强时技术来源严谨性下降的现象称为“认识论越狱”。
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