Figo基于结构空间算法假设（SSAH)的生成式大模型优化范式与工程实现边界研究——提出适应AGI架构演化的自适应拓扑感知表征机制摘要： 随着参数规模的增长边际效益递减，大语言模型（LLM）的优化正面临计算复杂性理论中的“维度灾难”。本文引入结构空间算法假设（Structural Space Algorithm Hypothesis, SSAH），将自然语言的组合空间与模型的隐式表征空间进行形式化映射。研究证明，SSAH 揭示的“纤维—提升权衡定理”（Fiber-Ascent Tradeoff Theorem）为大模型上下文压缩、测试时计算扩展（TTC）及检索增强生成（RAG）提供了严格的理论下界解释。本文指出，任何试图通过粗暴压缩