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Bootstrap Theory of Representational Emergence: Explanatory Insufficiency as a Driver of Representation Learning and World Models
यह शोध पत्र 'बूटस्ट्रैप थ्योरी ऑफ रिप्रेजेंटेशनल इमर्जेंस' (TBER) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो यह प्रस्तावित करता है कि मशीन लर्निंग और जैविक प्रणालियों में नए निरूपण (representations) केवल डेटा या कंप्यूट की वृद्धि से नहीं, बल्कि "व्याख्यात्मक अपर्याप्तता" (explanatory insufficiency) के प्रति एक आवश्यक प्रतिक्रिया के रूप में उत्पन्न होते हैं, जहाँ मौजूदा मॉडल प्रेक्षणों को बोधगम्य बनाने में विफल रहते हैं, जिससे विसंगति का पता लगाने और निरूपणात्मक नवाचार का एक पुनरावर्ती चक्र संचालित होता है।