理解泛化需要通用归纳

经典统计理论与“没有免费的午餐”（NFL）定理无法解释通用 AI 模型的泛化成功，理解其机制必须依赖算法信息论中的所罗门诺夫归纳（SI）。该研究将 SI 相对化至特定信息视角，把归纳偏置重构为结合先验信息偏向简短程序。尽管 SI 本身不可计算，但它为无限算力下的推理提供了形式化最优解，前沿 AI 系统正粗略逼近该极限。