待验证50% 置信事实精确时间
sHAIL 的基本机制是沿着嵌套的假设类层级 H_0 ⊂ H_1 ⊂ ... ⊂ H_K 逐级攀升，当掌握程度出现饱和时触发信号进入下一级
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/7
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证sHAIL-Causal 是 Saturated Hierarchical Atomic Incremental Learning（sHAIL）范式在因果发现场景下的专门化版本62% 相似待验证BatchNorm在推理时可以直接折叠进卷积的权重和偏置中，折叠后新权重 W' = γW/√(σ²+ε)，新偏置 b' = γ(b-μ)/√(σ²+ε) + β61% 相似待验证策略梯度定理表明期望回报对策略参数的梯度可表示为 ∇J(θ) = E[∇log π_θ(a|s) · A(s,a)]，其中A是优势函数60% 相似待验证编译过程将VGDL精灵行为规则映射为结构方程，形式为X_i(t+1) = f_i(PA_i(t), A(t))，其中因果图有向边编码父子依赖关系59% 相似待验证哈达玛矩阵满足正交性条件 H_n · H_n^T = n · I_n，使哈达玛变换可逆且不丢失信息59% 相似
引用此条事实
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