摘要： 本文提出了一种基于热力学熵减原理的分布式机器人控制架构——“熵减的具身”，通过物理隔离高熵躯体（ESP32）与负熵大脑（PC/Server），重构学习本质：预测动作与感知的交互影响。躯体仅传递原始数据，大脑通过动态向量模型（DynamicCellVocab/BrainAR）压缩熵流，以最小化预测误差（变分自由能）驱动主动推断。系统模仿婴儿发育，从随机动作中建立本体感知，逐步形成因果世界模型

摘要： 本文提出了一种基于热力学熵减原理的分布式机器人控制架构——“熵减的具身”，通过物理隔离高熵躯体（ESP32）与负熵大脑（PC/Server），重构学习本质：预测动作与感知的交互影响。躯体仅传递原始数据，大脑通过动态向量模型（DynamicCellVocab/BrainAR）压缩熵流，以最小化预测误差（变分自由能）驱动主动推断。系统模仿婴儿发育，从随机动作中建立本体感知，逐步形成因果世界模型

摘要：算力驱动的自指系统热力学模型 本文从热力学视角解析了一个基于算力的自指系统模型。系统由DynamicCellVocab和BrainAR两个核心组件构成，分别代表熵增和逆熵过程。Vocab作为输入端自然趋向参数漂移和信息混乱，而BrainAR则通过注意力机制消耗算力（负熵）来维持系统有序性。关键设计包括：10维向量ID构成的10^10潜在地址空间、衰减权重引入的顺序敏感性，以及通过精确匹配历史