「能力邊界的非線性陡峭性」
Non-Linear Steepness of Capability Boundary
當系統在接近某個物理、認知或結構極限時，進一步的改進會遭遇指數級阻力。表現上：數據驅動的系統（如 AI）在「可量化、可重複」的任務上能逼近人類；但在「需要 ad-hoc 推理、跨域整合、實時判斷」的複雜診斷上，距離反而會陡峭化拉大——即使輸入數據量、模型參數在持續增長。
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Atomly
Non-Linear Steepness of Capability Boundary
當系統在接近某個物理、認知或結構極限時，進一步的改進會遭遇指數級阻力。表現上：數據驅動的系統（如 AI）在「可量化、可重複」的任務上能逼近人類；但在「需要 ad-hoc 推理、跨域整合、實時判斷」的複雜診斷上，距離反而會陡峭化拉大——即使輸入數據量、模型參數在持續增長。