智能有速度上限：从控制理论看递归自我改进
文章从控制理论视角审视AI领域的递归自我改进（RSI）概念，指出任何自我改进循环都存在由可信证据生成速度决定的最大安全速度。控制理论中的小增益定理表明反馈回路增益乘积需小于1才能稳定，而RSI追求高增益恰恰威胁稳定性。Rohrs反例证明自适应控制系统在违反假设时可能崩溃，且不稳定系统往往先表现良好再突然失控。作者认为进化与文明之所以成功，正是因为它们相对反馈速度运行缓慢、并行且无单一主体同时掌握修改权与评估权。文章最后提出三条RSI实践建议：在误差低于噪声底时停止适应、将参数锚定于可信先验、将饱和基准视为失效传感器而非胜利。
