概念recursive generalization
递归泛化
描述神经元在训练过程中沿着语义关系链逐步扩展其响应范围的现象。神经元先对某个局部特征敏感，再通过共享的关系结构泛化到包含该特征的更长词组，最终对语义等价的完整表达产生响应。
时间轴 (近 90 天)
10月22日
Camerata 提出递归泛化：泛化不是局部的，而是分形般层层展开；例如一个对字母 IY 敏感的神经元会扩展到 DIY 和不含 IY 的 do-it-yourself。
待验证50%
10月17日
Camerata提出“递归泛化”概念：神经元在训练中沿相关方向分叉生长，每一叉都有来历，而非硬塞叠加。
待验证50%
10月16日
Cammarata提出递归泛化理论，认为神经元在训练中沿语义或感知特征的连续维度逐步扩展响应，导致看似多义性的现象。
待验证50%