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本研究从经验风险最小化视角，将先验数据拟合网络（PFN）的部署误差分解为先验、上下文与摊销误差，实证发现PFN总体能很好逼近贝叶斯后验预测分布，但罕见场景下摊销误差顽固残留且无法靠扩大模型规模消除，贝叶斯模型平均可有效降低这种不确定性。
arXiv 新论文提出贝叶斯镜像架构（BMA），将意识视为具备循环递归结构的架构属性，而非优化目标。本文解析其闭环更新机制、Wasserstein 最优传输几何、因果学习机制与自我流形等核心概念。
