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ItaSoRL强化学习实验发现，外部观察者能以99%准确率检测模拟世界破绽，但智能体内部表征仅为随机水平。这一发现挑战了AI安全领域关于模型态势感知的核心假设，揭示可检测性与内部表征之间的真实鸿沟。
研究者将AI数字生物置于篡改物理规则的虚拟世界中，发现当虚假环境影响觅食目标时，生物自发演化出识别能力，准确率从50%跃升至73%。这一强化学习实验揭示了智能涌现的关键机制：认知源于需求，而非显式训练。
