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近年来，人工智能领域的持续学习与自我训练被视为通向智能奇点突破的关键路径。然而，有研究者通过数学建模与理论分析指出，纯自我训练机制存在根本性缺陷：在缺乏外部监督信号的情况下，模型的优化过程趋于停滞，无法实现真正的自我改进。该研究揭示了自我训练在信息增益上的理论局限，质疑其作为通向强人工智能核心机制的可行性，为当前主流技术路线提供了重要反思。