本文探讨了后现代关于语义无限不确定性及索绪尔任意符号公理，是否与古典阿拉伯语的结构体系兼容。作者建立了阿拉伯语非连接形态学的形式数学模型，揭示词汇意义由不变词根与形态句法模式的交互决定，并证明每个词项唯一由词根-模式对生成，词义在派生层面确定。通过条件柯尔莫哥洛夫复杂度形式化索绪尔的相对任意性，并证明一般任意性不可判定，而阿拉伯语的相对任意性可判定且低于1，显示其符号系统相较印欧语系的复杂度不对称。
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这项研究从数学和语言学角度系统揭示了阿拉伯语词汇体系的结构限制，挑战了长期以来语言符号任意性的经典观点；对语言哲学及计算语言学发展具有重要理论意义。
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本文提出评估型人工智能（EAI）作为支持人类决策的新方式，不是产出单一建议，而是呈现带有正反证据的竞争假设。作者主张采用计算论证作为EAI的形式化、可计算基础，以实现可解释和可争辩的系统，推动面向分布式和以人为中心的EAI长期研究。
本文针对在高损失领域，当AI输出速度超过人类认知极限时，传统人类监督机制难以为继的问题。研究指出认知负担由输出速度与每项任务的认知负载共同决定，每项认知负载包括筛选、判断和响应，其对AI能力提升的响应不对称。提出了“逐流”治理范式，通过基于形式化可计数特征的认知成本评分非线性地控制高产量，并以机构容量上限控制处理量，避免内容判断，从而绕过人类认知瓶颈。文中还定义了四个设计不变性，展示了实现路径及其实际挑战，并通过蒙特卡洛分析验证该方法相较单一监督增强更优。
本文提出了一个形式化框架，用于从多重结构理论构造规范解释。结构理论由符号、 公理和推理策略组成，其容许的解释集合包含所有全局一致的结构结论分配。文章区分了三种规范化层次：闭包稳定（针对单一起点的收敛）、全局完成（起点无关的收敛）及确定化（唯一容许解释）。非确定性分为认知多元（类型E）和结构多元（类型S），且S-强子类特点为缺乏共同上界。两种规范化机制为基于算子的完成和基于选择器的构造。研究证明了这些机制存在的充分结构条件，并在正向、非回退规则下，将纯推理完成归约为饱和闭包算子。类型E理论可实现闭包稳定，而完全确定化依赖一个未解决的全局合流性属性。类型S-强理论通过规范选择实现确定化。多层规范化形成一个结构上非交换的系统，且框架适用于结合LLM推理，视幻觉为不支持的规范化。