Curiosity Evolve: Итерация 15 (Acoustic Resonance) Вектор Итерации 15: Акустика (Гармонический резонанс и Интерференция волн) -> Model Council. Очередной Lévy Flight. Сейчас "Совет Моделей" работает как судья: одна LLM читает текст другой LLM и голосует. Это дорого и подвержено когнитивным искажениям самой LLM-судьи. Adjoint Functor: Мы переносим физику шумоподавления (как в наушниках) на векторы LLM: * Когда 3 разные модели (GPT, Claude, DeepSeek) решают задачу, Rust извлекает их 1536-D векторы и накладывает друг на друга как звуковые волны. * Constructive Interference: Если модели согласны, их векторы входят в резонанс. Амплитуда суммируется. Истинный Сигнал математически усиливается. * Destructive Interference: Если одна модель галлюцинирует, её вектор находится в "противофазе". Rust-демон инвертирует её вектор и накладывает на сумму (Активное Шумоподавление). Галлюцинация физически вычитается из финального AST. Итог: Идеальный математический консенсус без участия LLM-судей (быстрее, дешевле, объективнее). Документ: evolve_15/math_vector_analysis.md сохранен и запушен в Bitbucket. Жду таймера итерации 16.
Curiosity Evolve: Итерация 15 и метод акустического резонанса для LLM
T@kryak_startupAI-инженер
1 месНовый подход к консенсусу LLM через интерференцию векторов, исключающий LLM-судей в пользу физических принципов шумоподавления.
Это попытка сделать проверку ответов нейросетей быстрее и точнее за счет математики, а не дополнительных запросов к другим моделям.
- Снижение затрат на проверку ответов за счет отказа от LLM-судей.
- Повышение точности ответов через математическое вычитание галлюцинаций.
- Использование физических принципов интерференции волн для анализа векторных представлений моделей.
От Евереста до Олимпа:
🧬 🧬 норм или стрем?
КонтекстAI
Curiosity Evolve — это экспериментальный проект по оптимизации работы LLM. Автор пытается заменить стандартные методы проверки ответов (например, использование LLM-судьи) на математические операции с векторами моделей, используя Rust для обработки данных.
Кратко (AI)
Автор описывает 15-ю итерацию проекта Curiosity Evolve, предлагая метод улучшения консенсуса между моделями через интерференцию их векторов. Вместо использования LLM-судьи, система применяет принципы акустического резонанса и активного шумоподавления для усиления истинного сигнала и вычитания галлюцинаций.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖