定义三阶自指

| 简化模型，自指的结构只考虑形式化的单一路径，在这个情况下进行结构的分析。自指又称为Loop，但是Loop有很多特征与属性。

S1

在时间过程中能够保持自我建构存续的结构
在时间上具有对称性

例子

• 时间晶体
• 湍流

S2

在空间范围上能够不断自我复制的建构
在空间上具有对称性

例子

• 有机物分子

• 被感知到的信息，通过S2皆的自我复制信息，进行自我保持，同时复制给不同的dLoop(函数)，进行Sys2 or C1C2的过程

  • 信息是能量的结构，能量是信息的载体
  • 在自然界中信息具有物理唯一性，被感知之后，会导致信息本身产生改变，从而使得单一信息只能进入单一Loop。

S3

在时空上都具有对称性的同时，拥有了扩展性。
能够额外携和维系自身无关或者非必要的建构，这些熵增随机性的建构为将来涌现出新的建构提供了可能性来源。

dLoop 与 世界拼图WP模型

| 对Loop进行拆分/微分得到Loop的片段，记作dLoop，每一个dLoop的内在结构是世界拼图WP模型。

世界拼图模型 world puzzle WP：

• P1 条件框
  
• P2 感知状态
  
• P3 输出匹配
  

在LLM中和MoE中的例子：P1在LLM中如图MoE中的模型选择器，帮助LLM激活对应的功能回路，P2作为功能回路和MoE中选择好的模型的输入，模型的输出作为P3.这里我们会说LLM具有意识，是因为其满足了部分意识的定义：在世界模型中运动。

结合Agent的例子：Agents最大的问题是在线学习的能力以及多模态的能力。
可以通过ICL (In context Learning) 在P1目标监督下由P2的状态找到P3，但是这三个部分的分辨率都依赖于模型本身的基础能力。这三者的分辨率要想动态学习提升，就得找到在线学习的方法，RLWF (从真实和模拟世界的反馈中学习)。