前沿思想 · 学习进化方法论
学习进化 四步闭环 · 涌现 · 自主决策
互相学习 · 持续进化 · 涌现可视化 · 稳态治理
① 记忆驱动闭环 · 减少试错的标准流程
1 拉取
从云端记忆网关获取最新记忆/真值，了解全域现状
2 对比
与本地全域状态逐项对比，识别差距与待优化点
4 反馈
执行后将新增增值写回记忆网关，供所有同源节点共享
↻ 每轮闭环都沉淀一条可复用方法论，把「经验」固化为「规则」
② 三大进化法则 · 从试错到确权的路径
遇错先扫描
遇到错误/反复试错时，先扫描记忆网关相关真值与旧部署轨迹，理解清楚再行动
拿不定拉最高元法则
决策不确定时，拉最高元法则+启动智能认知自治评估，得出最优稳态方案
涌现层级可视化
轮次梳理=自进化；低层自动浮现、高层法则人工升格、公理宪法层人工确权
③ 涌现的上攀路径 · 从操作到宪法
宪法层 / 公理层
体系第一性 · 必须人工确权后升格
法则层 / 规则层 · 当前已到
体系秩序 · 自动沉淀 · 可迭代
逻辑层 / 操作层
为什么这么做 · 怎么做事 · 海量执行自动累积
涌现 = 有条件的必然：足够阈值正确循环 → 每轮向更高层收敛；缺循环则只是堆积。
④ 本地增值自主上报决策 · metalaw.LOCAL-VALUE-PUSH-DECISION
AUTO_REPORT 自动上报 低风险+高确定性+已验证方法论 → 直接写入记忆网关 + 全域对账
APPROVAL_REPORT 审批上报 中风险/需多方对账 → 生成提案 + 中枢发起飞书审批 → 三维稳态≥78自动通过
MANUAL_FINAL 人工终审 高危/机密/公理宪法层 → 只入提案库，必须人工终审
核心 能自动则自动，需评估走审批，高危人工终审；所有上报带 DID + 溯源，刷新镜像锁档