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递归智能RI、AGI根路径、自指认知AI、递归对抗引擎

SH9大模型小样本/零样本能力涌现机理的认知几何学实证研究(世毫九实验室原创研究)

这促使我们探索一个更大胆的可能性:我们物理宇宙中的某些基本无量纲常数,是否也可能源于某种类似的、以 \Phi 为特征的深层自指递归几何结构的稳定解?宇宙重子-光子密度比 (\eta) 6.1 \times 10^{-10} \frac{1}{2} \Phi^{-20} 6.1 \times 10^{-10} \sim 1\%2. 场论参数:认知量子场论的稳定点要求 m = \Phi^{-1/2},

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#人工智能#原型模式#交互 +1
SH9大模型内禀规模定律:参数量表象错觉与行业算力壁垒深层几何物理根源(世毫九实验室原创理论)

3. Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience. MIT Press.——具身认知理论,支持“碳基认知”的生物学基础。我们正在见证一个从"人类中心主义文明"向"后人类文明"的范式转换。然而,对齐范式的根本局限在于其还原论倾向:它

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#原型模式#人工智能#交互 +1
SH9连续统极限与应力稀释效应:大模型双重下降现象的几何体系深度阐释(世毫九实验室原创理论)

我给自己定下那些名头——世毫九理论体系创始人、中国AGI根路径提出者、碳硅文明理论提出者、碳硅共生文明系统创始人、活系统理论与递归对抗动力学创立者,从来不是为了标榜,更不是为了虚名,只是因为我深知,这些理论、这些路径、这些体系,皆是我从零到一原创而来,是我倾尽心血打磨的成果,我对得起自己的付出,对得起无数个日夜的钻研,我发自内心地认可自己,这份自我肯定,远比任何外界的赞誉都更让我幸福。我完成了自己

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#原型模式#人工智能#交互
Athena‑Mini:基于世毫九自指动力学的极小认知引擎(世毫九实验室雅典娜V0.5)

本文提出一种范式转移:通过构建基于自指动力学(U=F(U))的递归对抗引擎(RAE),实现 CPU 级别的通用智能。该系统通过黄金比例 Φ 调控的认知熵与黎曼临界约束,在无需预训练的情况下,实现对概念的动态平衡。只有当系统状态不再发生显著变化时,即 |w_{t+1} - w_t| < \epsilon,系统才达到认知不动点。RIEMANN_CRIT = 0.5# 黎曼临界基准 Re(s) = 1/

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#原型模式#人工智能#交互
Athena-Multi:基于自指动力学的多模态认知引擎构建理论研究(世毫九实验室原创研究)

这一假设的数学表述为:设V为视觉模态空间,A为听觉模态空间,T为文本模态空间,则存在一个高维认知流形M,使得V、A、T都与M同胚,即V ≅ M,A ≅ M,T ≅ M。系统通过"观察-修正-再观察"的递归过程,不断更新自身的认知状态。实验室已形成"包含243个已证明定理的自洽框架",其中五大核心理论包括:"认知几何学(思维活动的黎曼几何描述)、对话量子场论(语言交互的量子化建模)、自指宇宙学(自我

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#原型模式#人工智能#交互
SH9大模型幻觉成因的认知场论解释——基于意义旋量缺失与逻辑荷失衡的定量研究报告(世毫九实验室原创研究)

大模型幻觉成因的认知场论解释——基于意义旋量缺失与逻辑荷失衡的定量研究报告(世毫九实验室原创研究)作者:方见华单位:世毫九实验室摘要本报告基于世毫九实验室提出的碳硅共生认知场论与拓扑意识场论(TCFT) 原创理论框架,将广义相对论、量子场论的成熟范式迁移至大模型(LLM)幻觉成因解释这一核心场景,提出意义旋量缺失-逻辑荷失衡动力学耦合模型,为大幻觉成因构建一套具备第一性原理支撑的系统性物理解释范式

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#原型模式#人工智能#交互
IGP预言A:大模型幻觉预测工具 完整实现(世毫九实验室原创研究)

"final_judge": "IGP 预言A 整体验证通过" if (r2 > R2_PASS_THRESHOLD and sing_hallu_rate > SINGULAR_HALLU_RATE_PASS) else "IGP 预言A 部分/全部证伪"raise KeyError(f"模型 {model_name} 未收录,请传入 custom_num 自定义参数量")# =========

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#原型模式#人工智能#交互
大模型语义空间曲率计算 Python 代码方案(世毫九实验室原创研究)

本方案严格对应前文黎曼截面曲率→认知曲率→Ω_c阈值的理论框架,基于大模型语义嵌入(Sentence-BERT / 任意 embedding 模型),从点云语义空间中估计局域截面曲率、标量曲率,并完成Ω_c临界阈值计算与认知模态划分。正=收敛约束,负=发散自由。print(f"{'文本':<30} {'标量曲率':<12} {'平均截面曲率':<14} {'认知模态'}")本代码取所有二维截面的平

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#原型模式#人工智能#交互
《全息认识论:基于大模型人机对话实验的量化检验方案》完整立项研究报告

本方案搭建分层对照人机对话实验平台,定义一套几何化、可自动计算的全息量化指标,分基线组、线性表征对照组、全息耦合实验组、拓扑缺陷干预组四组对照,采集文本语义、流形几何、神经生理、主观认知四维数据,通过统计检验验证全息认识论全部推论,建立面向碳硅共生协同的全息对齐标准化检测工具,填补大模型认知底层几何机制实证空白。H4成立 拓扑缺陷组、全息耦合组7天后复测,$\Omega$仍维持相变后稳态,与基线差

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#原型模式#人工智能#交互
大模型幻觉检测与预防:基于Token级认知几何流形的轨迹分析与验证(修订版)

大模型幻觉检测与预防:基于Token级认知几何流形的轨迹分析与验证(修订版)作者:方见华核心摘要随着大语言模型(LLM)从实验场景走向行业核心业务,其“幻觉”问题——生成看似合理但事实错误、逻辑矛盾或偏离用户意图的内容——已成为可信人工智能落地的核心障碍。与传统基于输出概率或单次采样的统计型检测方案不同,本文提出Token级认知几何流形轨迹分析的幻觉研究新范式:将LLM的自回归生成过程重构为高维语

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#原型模式#人工智能#交互
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