COG / THEORY MAP
COG 理论图谱
从 AI 工程学的四个组成部分出发，探索 ASI、AI 代际演化，以及 KSC 系列之间的关系。
选择一篇论文，查看它在体系中的作用与直接关系。
外框：纲领组成实线：理论与方法关系虚线：相关证据
MRAC 的研究与评测延伸
ASI
AI 代际演化
AI 工程学纲领
v1.0包含目标定义、可靠性关系、可靠性观察机制和基础坐标四个组成部分，围绕智能任务的可靠交付组织研究。
直接关系
相关概念
AGI 工程化定义 · SCR · MRAC · KSC1
AGI 工程化定义
v1.1以验收边界可独立建立的复杂项目为单位，通过自主、稳定、可验证交付定义工程 AGI；与开放前沿创新的能力要求相区分。
KSC1
v3.3.1作为 AI 工程学的基础坐标，描述智能能力与人机协同，同时向 ASI 和 AI 代际演化方向延伸。
SCR
v2.6.2描述任务搜索空间、系统覆盖能力与交付可靠性的关系，导出搜索空间治理这一工程方向。
直接关系
相关概念
搜索空间 S · 覆盖能力 C · 交付可靠性 R。此处 S、C 与 KSC 的结构生成、约束保持含义不同。
MRAC
v2.1.9通过多轮审计与修复的问题轨迹，观察搜索空间覆盖状态，支持修复、回退和任务拆分。收敛提供有条件的过程证据，不等于正确性证明。
直接关系
- 可靠性观察机制: MRAC · 纲领组成
- SCR → MRAC · 可靠性关系基础
- MRAC → MRAC L1–L5 · 研究议程拓展
- MRAC → MRAC Bench · 机制应用：评测方法与基础设施
相关概念
二阶观测 · 收敛与不收敛 · 递归控制
MRAC Bench
v1.0将 MRAC 用于软件工程评测，结合审计—修复轨迹、预算内收敛情况和资源消耗，从真实仓库与变更需求构造、筛选和校准任务。规范审计先导实验提供初步观察，尚不能直接证明覆盖程度或普遍的能力排序。
MRAC L1–L5
v1.0将 MRAC 展开为分层研究议程，区分各层主张、适用条件、证据要求与外推范围。
KSC2
v1.2从结构生成出发，研究 AI 在更开放任务中的结构自主性。AGI 与 ASI 描述不同的能力要求，并非严格的先后阶段。
KSC3
v2.2解释结构经验如何经过现实选择、传播与有效训练暴露，影响后续模型的初始结构生成倾向。
ES–DSI 公共证据
v1.1整理固定模型规模下的能力变化及相关机制证据，提出可检验假说。现有证据尚未完成全链因果证明。
三轴模型
v0.1以规模、范式和工程化三个方向理解 AI 能力进展，为不同研究主线提供补充视角。
直接关系
补充视角，不表示论文之间的依赖关系。
相关概念
规模轴 · 范式轴 · 工程化轴
KSC 三篇：从基础坐标到两条研究延伸
三篇构成一个相互关联的研究系列。KSC1 建立基础框架，KSC2 与 KSC3 分别沿结构自主性和跨代继承方向展开。
基础框架向两个方向展开
从结构生成 S 展开 · 关联 ASI
当任务所需的问题表征、抽象方式和探索方向没有预先给定时，AI 能否自主形成、评价和修正这些结构？
从知识 K 展开 · 关联 AI 代际演化
现实中产生的结构经验，如何经过选择、传播和有效训练暴露，转化为后续模型更容易生成的候选结构？