Краткое содержание

arXiv:2511.10668v1 Тип объявления: новый Аннотация: Системы ИИ совершенствуются благодаря увеличению вычислительных ресурсов, объема данных, энергии и улучшению методов обучения. В данной статье рассматривается точный, проверяемый вариант вопроса о "неограниченном росте": при каких измеримых условиях способность системы может неограниченно возрастать за конечное время, и при каких условиях это исключено? Мы разрабатываем аналитический подход к рекурсивному самоулучшению, который связывает рост возможностей с наращиванием и распределением ресурсов. Физические и информационно-теоретические ограничения мощности, пропускной способности и памяти определяют сервисную оболочку, ограничивающую мгновенное улучшение. Эндогенная модель роста увязывает капитал с вычислениями, данными и энергией, определяя критическую границу между сверхлинейными и субкритическими режимами. Мы выводим правила принятия решений, позволяющие преобразовать наблюдаемые серии показателей (энергопотребление оборудования, полосу пропускания ввода-вывода, скорость обучения, потери эталонных тестов и расходы) в однозначные свидетельства наличия либо отсутствия сингулярности поведения. Предлагаемая рамка...