FRISTON-MINIMAL-PILOT
опровергнутофристон-минимал-пилот
Простыми словами
Маленький ИИ наблюдает за коротким циклом предложений, пытается угадать, какое предложение будет следующим, и записывает то, что его удивило. Мы проверяем, становятся ли его догадки менее ошибочными за 15 итераций — и действительно ли эти догадки лучше, чем у ИИ, который не сохраняет никакой памяти.
▶ Технические детали
Исследовательская гипотеза
Фаза F1 ячейки AUTHORS-MATRIX Friston — операционализация петли активного вывода Марковской поверхности на локальном субстрате Qwen как: (a) внутреннее состояние = постоянный буфер текстовой памяти; (b) сенсорные состояния = детерминированные текстовые входы env_cycle; (c) состояния действий = выходы, сгенерированные LLM за ход; (d) генеративная модель = LLM, обусловленная (персона + память + последний вход), производящая продолжение «предскажи, что будет дальше»; (e) ошибка предсказания = 1 - косинус между эмбеддингом предсказанного следующего текста и эмбеддингом фактического следующего входа env; (f) правило обновления = при epsilon > theta, добавить строку (ожидаемое, фактическое) удивление в память (FIFO, макс. 2000 символов). F1 тестирует только P1 (субстрат учится: среднее epsilon поздней генерации < среднее epsilon ранней генерации на ≥0.10 в MEMORY_DRIVEN) и P4 (субстрат заметно превосходит слепую базовую линию: среднее MEMORY_DRIVEN позднее < среднее RANDOM_BASELINE позднее на ≥0.05). P2 (действие управляет средой) и P3 (Байесовское оптимальное поведение обновления) отложены до F2.
Постановка эксперимента
Тип: 2-condition-matched
| Условие | Параметры |
|---|---|
| MEMORY_DRIVEN | prediction_mode: memory_driven, memory_update_enabled: true, note: Agent receives persona + accumulated surprise memory + last sensory input. Memory grows on epsilon>theta surprises. Tests P1 (learning) and provides the «active inference» candidate side of P4. |
| RANDOM_BASELINE | prediction_mode: random_baseline, memory_update_enabled: false, note: Agent receives persona + EMPTY memory + last sensory input (no accumulation across turns). Blind-predictor control for P4 distinguishability. Mandatory per AUTHORS-MATRIX Friston cell Goodhart-audit. |
Факторы: prediction_mode (memory_driven, random_baseline)
Параметры
- model
- qwen2.5-7b-instruct-1m
- n_runs_per_condition
- 1
- temperature
- 0.85