化学进化不是渐进式的积累，而是一系列临界跃迁的串联。从简单分子（甲烷、氨、水、氢）到核苷酸，从核苷酸到寡核苷酸，从寡核苷酸到能够自复制的RNA分子——每一步都跨越了一个临界阈值，每一步都伴随着推断能力的质变。活性算法为这一系列跃迁提供了统一的数学描述：它们不是化学反应的简单序列，而是有限振幅闭合回路在复杂度阶梯上的逐级锁定。

    第一阶段是无机化学向有机化学的过渡。在原始汤中，闪电、紫外线、火山热液提供了能量流，将简单无机分子转化为氨基酸、核碱基、糖类。这一阶段的动力学由远离平衡态的热力学所支配：系统通过最大化熵产生来"选择"那些能够稳定耗散能量的分子构型。第二阶段是有机分子向自催化网络的过渡。当浓度达到临界值时，某些分子开始催化彼此的生成，形成最小的自催化核心。这一相变标志着"化学推断"的诞生：系统不再被动地响应环境，而是通过闭合回路主动地维持自身的存在。第三阶段是自催化网络向遗传编码的过渡。RNA分子的出现是这一阶段的标志：它既能作为信息载体（序列编码）又能作为催化剂（核酶活性），从而将 U(s) （世界模型）和 V(o∣s) （观测似然）统一在同一分子实体中。

    活性算法将RNA世界视为"最小活性算法实例"。RNA的复制不是简单的化学倍增，而是推断的循环：模板链是假设（先验序列），互补链是预测（后验序列），聚合酶（或核酶自身）是推断机制。当复制错误率低于某个临界阈值时，信息得以跨代传递，达尔文选择开始生效；当错误率高于阈值时，信息丢失，系统退化为混沌的化学汤。RNA世界因此处于"信息相变"的临界边缘：它刚好足够稳定以维持记忆，又刚好足够不稳定以允许变异。这种"临界可复制性"是生命进化的动力学根基——它使系统能够在保守（遗传）与创新（突变）之间保持张力，而这正是自由能最小化中"准确性-复杂性"权衡的化学前身。

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