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本文提出一种跨学科隐喻框架，将化学键合原理创新性地映射至人工智能大模型的认知机制：深度推理类比为强相互作用的共价键，体现模型对复杂逻辑的稳固建构；自我反思对应中等强度的氢键，支撑模型在输出前进行校准与修正；自我探索则类比为弱但普适的范德华力，驱动模型在海量参数空间中实现渐进式试探与意义涌现。该类比不仅深化了对大模型内在运作的理解，也为可解释性AI与认知架构设计提供了新视角。