EXP-PARTICLE-NULL-R3

✓ подтверждено

Нулевая модель частиц — реп 3

L1 уровень 1 запусков $0.01

new

premortem

mock

real

metrics

analyze

review

krit

done

Простыми словами

Исследователи проверили, может ли простая компьютерная модель, которая просто предсказывает следующее слово на основе закономерностей, создавать текст, похожий на написанный человеком. Они обнаружили, что эта базовая модель не смогла сделать никаких осмысленных предсказаний или создать сложный текст. Это говорит о том, что человекоподобное письмо, вероятно, включает в себя нечто большее, чем просто статистическое предсказание слов.

Что мы выяснили

НЕДОСТАТОЧНО МОЩНОСТИ (N=1): Прогнозов не было

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).