EXP-PARTICLE-NULL-R0

✓ подтверждено

Нулевая модель частиц — реп 0

L1 уровень 5 запусков

new

premortem

mock

real

metrics

analyze

review

krit

done

Простыми словами

Исследователи проверили, могут ли простые генераторы текста имитировать сложные языковые закономерности. Они обнаружили, что эти базовые модели, не понимая смысла, не смогли дать ожидаемых результатов. Следовательно, эксперимент не дал однозначного ответа.

Что мы выяснили

НЕДОСТАТОЧНО МОЩНОСТИ (N=1): Прогнозов не получено

Предсказания до запуска

0/3 confirmed

▶ Технические детали

Исследовательская гипотеза

НУЛЕВАЯ МОДЕЛЬ: Генераторы текста на основе цепей Маркова (без семантической обработки) в топологии pent70. Если F₀, VP_excess, tRAF closure совпадают с результатами LLM, то организация = тривиальная сетевая/статистическая собственность, а не семантическая.

Постановка эксперимента

Тип: simple

Условие	Параметры
PARTICLE_LIVE	interaction: LIVE, n_agents: 5, n_rounds: 70, note: Markov chain agents in pent70 topology, persona: PERSONA

Факторы: n_agents (5) × substrate (markov_bigram)

Параметры

model: markov_bigram
n_agents: 5
n_rounds: 70
n_runs_per_condition: 1
scheduler: round_robin
temperature: null

Trophic Ratios by Condition

Mean trophic ratio per agent across runs. Error bars = ±1 std dev. Higher TR = more upstream (exporter).

Series (5 experiments)

exp-particle-null-r1 series_member

Particle Null Model — rep 1

exp-particle-null-r2 series_member

Particle Null Model — rep 2

exp-particle-null-r3 ✓ success

Particle Null Model — rep 3

exp-particle-null-r4 ✓ success

Particle Null Model — rep 4