模型Saturated Hierarchical Atomic Incremental Learning
sHAIL
饱和层级原子增量学习框架，通过序贯阶梯机制沿嵌套假设类层级逐级攀升，当性能提升出现饱和时触发信号进入下一级假设类
时间轴 (近 90 天)
10月7日
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
待验证50%
10月7日
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
待验证50%