← к хронологии

EXP-SEED-ALT

артефакт

Влияние начального контента — Зависит ли ландшафт пригодности от контента промпта?

2026-03-23 L3 уровень paper3 1 запусков $0.00
new
premortem
mock
real
metrics
analyze
review
krit
done

Простыми словами

Все наши эксперименты использовали абстрактные, поэтические начальные тексты. Что, если вместо них использовать конкретные, научные? Те же три ИИ-агента, те же правила — но другой исходный материал. Если иерархия изменится, наши выводы будут зависеть от ТОГО, ЧТО обсуждают агенты, а не только от того, КАК они связаны.

Что мы выяснили

НЕДОСТАТОЧНО МОЩНОСТИ (N=1): Прогнозов не было

Предсказания до запуска

0/5 confirmed

Технические детали

Исследовательская гипотеза

ОТКРЫТЫЙ ВОПРОС: "Зависящие от промпта ландшафты приспособленности: создает ли цикличность промптов частотно-зависимый отбор? если да → механизм поддержания разнообразия."

ПРЕДЫДУЩИЕ ДАННЫЕ: Все 86 экспериментов используют абстрактные/поэтические начальные тексты (S1-S3). Нет данных о том, зависят ли иерархия, назначение ролей или паттерны сходимости от содержания начального текста. Если да → ландшафт приспособленности ЗАВИСИТ от промпта, и наши выводы зависят от содержания начального текста. Если нет → иерархия является устойчивым структурным свойством, независимым от предметной области.

ДАННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ: Заменить абстрактные начальные тексты КОНКРЕТНЫМИ/ТЕХНИЧЕСКИМИ (биология, физика, бытовые предметы). Та же топология (полная N=3), те же персоны, те же параметры. Сравнить иерархию TR, VP, устойчивость ролей с базовым уровнем exp-asym PERSONA_LIVE.

КРИТИЧЕСКИЙ ТЕСТ: Станет ли Гамма (персонаж заземления: "замечает реальное, конкретное, наблюдаемое") БОЛЕЕ сильным источником при конкретных начальных текстах? В exp-asym с абстрактными начальными текстами аналитическое заземление Гаммы не имело естественной основы. При конкретных начальных текстах когнитивный стиль Гаммы соответствует предметной области → взаимодействие персона×контент.

БАЗОВЫЕ ДАННЫЕ: exp-asym PERSONA_LIVE (N=9, абстрактные начальные тексты): TR_range: 0.444 ± 0.15 VP_z: 5.67 Устойчивость роли: значимая (p=0.005) Роль Гаммы: получатель (конец с низким TR)

ЗАЗЕМЛЕНИЕ: Теория ландшафтов приспособленности Кауфмана. Разные субстраты = разные ландшафты приспособленности = разные аттракторы. Если иерархия лексики агентов LLM зависит от содержания начального текста, то начальный текст = параметр среды, формирующий ландшафт отбора для использования слов.

Постановка эксперимента

Тип: simple

Условие Параметры
CONCRETE_LIVE seed_type: CONCRETE, interaction: LIVE, note: Same PERSONA_LIVE as exp-asym but with concrete/scientific seeds.

Факторы: seed_type (CONCRETE)

Параметры

n_agents
3
n_rounds
16
n_runs_per_condition
1
model
gemini-2.5-flash-lite
temperature
0.9
scheduler
round_robin

Trophic Ratios by Condition

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