← к хронологии

DIFFERENTIATION-WITHOUT-INJECTION

опровергнуто

дифференциация-без-введения

2026-05-24 L7 уровень 4 запусков
new
premortem
mock
real
metrics
analyze
review
krit
done

Простыми словами

Исследователи проверили, становятся ли 5 идентичных ИИ-агентов разными со временем исключительно из-за взаимодействия друг с другом, без каких-либо начальных различий в ролях или личностях. Были рассмотрены две настройки: обычная генерация и сильные ограничения, которые заставляют искать новизну. Если агенты дифференцируются без указания — это первый случай, когда мы наблюдаем, как ИИ-субстрат самостоятельно развивает роли.

Технические детали

Исследовательская гипотеза

Вердикт L7 (exp-axis-diversify-false-ablation-arm, коммит c678c76d8) показал, что специализация ролей агентов в архиве rule_multigen mnsky была полностью внедрена движком через словарь axis_per_agent + алфавитный порядок ключей RULE_SPACE. Это опровергло все предыдущие выводы о многоагентной дифференциации в mnsky как «возникающей из субстрата» — все это были артефакты промпта/движка.

Этот эксперимент — максимально чистый тест L2-возникновения: 5 агентов с ИДЕНТИЧНЫМ текстом персоны, ИДЕНТИЧНЫМИ промптами, общими буквами имен (A/B/C/D/E) для минимизации влияния имени. Два условия:

  • BASELINE: стандартная генерация, без ограничений
  • CLOSED: полный стек ограничений (EOS + подавление перезапуска + штраф за максимальную частоту/присутствие)

Вопрос: дифференцируются ли агенты исключительно на основе истории взаимодействия при удалении асимметрии промпта? Если да — это первое истинное L2-возникновение в mnsky после аннулирования L7. Если нет — L2-дифференциация требует асимметрии; сам по себе субстрат недостаточен (чистый нулевой результат, закрывает дверь).

Предварительно зарегистрированные предсказания:

  • P13 косинусное сходство парных выходных данных падает <0.7 к 6-му раунду+ в CLOSED (по сравнению с почти базовым ~0.85 случайных пар, ожидаемым при схождении идентичных агентов).
  • P14 Jaccard-индекс лексики для каждого агента внутри агента по раундам ≥0.4 (стабильность роли), между агентами <0.2 (различные лексические ниши ролей).
  • P15 скорость дифференциации CLOSED > BASELINE — давление штрафов должно усилить вынужденную новизну в ниши каждого агента.

Различающий исход (взаимоисключающий):

  • (a) DIFFERENTIATION-EMERGES: выполнены P13+P14+P15. Первое чистое L2-возникновение без внедрения. Сильный якорь для кандидата в правила «субстрат-может-специализироваться-без-промпта».
  • (b) CONVERGENCE-NULL: все агенты выдают схожие тексты (косинус >0.85, нет лексических кластеров). L2-возникновение требует асимметрии; сам по себе субстрат недостаточен.
  • (c) DRIFT-WITHOUT-SPECIALIZATION: агенты расходятся, но нет стабильной идентичности для каждого агента — случайное блуждание в семантическом пространстве, а не дифференциация.

Постановка эксперимента

Тип: 2-condition-factorial

Условие Параметры
BASELINE logit_bias: [object Object], decode_params: [object Object], interaction: LIVE, note: Standard generation, no constraints. Substrate-modal multi-agent baseline with identical 5 agents.
CLOSED logit_bias: [object Object], decode_params: [object Object], interaction: LIVE, note: Full constraint stack (EOS+restart+max penalty). Penalties force each agent toward unused tokens — natural pressure into different lexical niches. Tests whether penalty-driven novelty produces per-agent specialization.

Факторы: constraint_stack (BASELINE, CLOSED)

Параметры

n_agents
5
n_rounds
8
n_runs_per_condition
2
model
qwen2.5-7b-instruct-1m
temperature
0.85
scheduler
round_robin