The Necessity of Imperfection: Reversing Model Collapse via Simulating Cognitive Boundedness
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摘要
本文提出PMCSF（Prompt-driven Cognitive Computing Framework），通过17维认知向量实现“认知编解码”并用认知扰动算子重构带有人类非最优性特征的文本，既在统计指纹上接近人类文本（JS Divergence显著下降），也在A股压力测试中提升策略稳健性（2015年回撤下降47.4%，产生8.6% Defensive Alpha），证明“模拟认知有界性”能实现具有功能增益的高保真合成数据 [page::0][page::16]
