arXiv 论文提出 Orbital Error Dynamics：用 24 字节种子程序化生成参数替代存储权重

一篇 arXiv 论文提出 Orbital Error Dynamics（OED）框架，把神经网络的权重从存储的浮点矩阵改为由二次多项式映射 z_{n+1} = z_n^2 + c 程序化推导的瞬态共振，参数开销从 O(W) 降到 O(1)。作者还提出 Bent Sine Wave Hypothesis 和由 CD4+ 免疫门控屏蔽的肠-脑双脑架构，并引入受哺乳动物受精锌火花启发的重尾扰动跳算子 Ω_tunneling。在 Two-Moons 数据集上（5 个随机种子、80/20 划分、32x32 网格），该方法从 24 字节坐标种子获得 77.67% ± 5.35% 的干净测试准确率，与无约束梯度基线的 85.67% 相差 8 个点以内（95% CI: [-1.07%, 17.07%]），分布偏移下为 71.33% ± 3.80%。