获得的表征可以在不转移产生该表征的能力的情况下扩大系统的认知库。本文构建框架来界定这种扩大及其界限。核心是一个五部分归因表：有效追踪、应用获得结构、从显式规范获取、从观察识别获取、保持与再利用。每一项列出正向能力承诺并指出需要额外支持的进一步主张。论证赋予表征有意义内容、因果效力和生产性推理，避免把表征视为惰性编码。通过映射与范畴的例子说明即使具备完整的应用能力仍无法确定获取能力，且从描述中获取准则不同于在实例中发现它。附录给出简短形式化证明。框架被用于分析Andrew Ng 对 Othello‑GPT 的世界模型解释以及当代机器概念报告中的具体指示器。它保留了已展示的识别、分类、推理和有条件的获取，同时明确哪些关于准则发现与累积仍未确立。结论关注认知归因的范围，而非概念拥有的本体条件：认知成就应因其建立的能力而获赞，而不是通过标签悄然引入更广的能力库。点评