宇宙路由：为何自进化智能体需要认知控制

当前终身智能体的关键失败模式在于无法决定如何推理，而非缺乏知识。本文提出“宇宙路由”问题，即在调用专用求解器前将问题分类至互斥的信念空间。研究发现：硬路由比软混合专家模型快 7 倍且精度相当；基于语义的路由器显著减小泛化差距；在扩展新信念空间时，基于排练的持续学习实现了零遗忘，优于 EWC 方法 75%。结果表明，可靠的自进化智能体需要一个显式的认知控制层来管理推理框架的选择。