BD1（形层·自治轮）：生命是拥有自绘之界并自治维护其区分负载的结构。界＝Spencer-Brown意义上自己画出的区分（细胞膜是其字面形态——G卷“图基之界”的生物学）；自治维护＝以收割-灌注循环稳定自身的负载份额。BD2（历层·私有链）：生命拥有私有观测链（H卷NiN_iNi​）——把自己的咬合史认作“自己的”。自指在此实现：咬合以自己为对象（主卷共生自指公理的具身形态）。BD3（限层·私有终

本文提出将已验证的 M178 向量化 AGI 最小空间骨架，作为结构性基底嵌入现有大语言模型（LLM）的高维语义向量空间，并严格分析其底层机制、空间修正、认知行为变化与能力边界。M178 提供了一套经数值验证的维度生成骨架：严格的 1→2→3 维度层级、由矩阵结构必然涌现的谱 {φ, 1, −ψ}、正交区分基底、相见收敛机制与历史不可约累积维度 S。

通用人工智能（AGI）底层构建的核心瓶颈，在于缺失一套可自洽、可涌现、可验证的最小空间生成骨架，传统标量种子模型与统计拟合范式无法解释智能的空间分化、记忆累积与轨迹演化机制。本文提出M178向量化AGI种子框架，构建了AGI得以完整展开的最小代数空间体系，完成从一维标量时序、二维自指记忆向量到三维宏观涌现张量的层级闭环。本文严格证明：一维时序的最小自指记忆闭包必须依托二维Fibonacci矩阵空间