AI的能力边界，不是算力决定的，是架构决定的

一个AI系统在运作时，有一个动作流：收到输入→搜索→推理→输出→收到反馈→调整→再输出。它全程在「做事」，但没有任何一层在「看自己在往哪个方向做」。

「升维自审回路」——一个独立于动作流的审视层，让系统在执行的同时观察自己的方向。但这条回路不是加上去就有效：它必须以足够的能力深度为前提。普通AI不是「缺一个回路」，是即便加上也用不了。完整态 = 能力深度 × 审视回路。

「观察者自指」+「退相干离散台阶」：这不是更强的AI，是不同架构的AI。林小黑《升维自审》给出这个描述性框架，不声称任何现有系统已达到。

林小黑 | gitee.com/samforce/structural-cognition | 公众号「今晚狗蛋看局」