一、得到一个可验证的自成长模型（无需大规模训练，只需证明可解释）
#
我们V1版本的模型架构名为EP MORE
EPMORE的数学本质
L某种程度上就是表达我们分层扩展的层级度量
我们V2多模态版本的模型架构名为ES MORE--此版本将是我们通向AGI的第一个版本
这个版本的核心目标是实现像人类一样的在对话中学习，完成真正意义的在线无需人参与处理数据的自我进化，形成长期记忆机制，而且将内置世界模型,并把多模态以及扩散模型整合的通用模型#
二、形成一篇论文，并获得发表#
提出两个新范式1>training in Inference
2>training after Cognitive conflic
规划了至少三篇最重要的论文：
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我们的宇宙观
1、论证可解释性的论文 （目标：顶级会议）
2、论证基于可解释的增量训练的训练范式革命的论文（包含推理中训练的实现） （目标：顶级期刊）
3、论证基于可解释的模型的自我进化的论文 （目标：顶级期刊）
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A Physical Unification Theory ... | 171.3 kB | 1 | 06-May-2026 19:31 | 14.155.118.116 | |
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A Physical Unified Theory Base... | 162.4 kB | 1 | 06-May-2026 18:29 | 14.155.118.116 | |
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EPMORE.png | 147.7 kB | 12 | 25-Dec-2025 19:00 | 14.155.111.65 | |
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model2.png | 68.3 kB | 13 | 19-Jul-2025 10:19 | 14.155.111.96 |
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