阿紫BigBig的超級思想

基於BERT的語義熵與Landauer原理：語意處理的能量成本量化新框架 作者： PSBigBig（獨立開發者 & 研究者） 聯絡方式： hello@onestardao.com 所有論文： https://onestardao.com/papers GitHub（WFGY框架）： https://github.com/onestardao/WFGY Zenodo（完整論文與數據）： https://zenodo.org/records/15630163 摘要 本研究開創性地將 Landauer原理 應用於語意領域，從「位元抹除」拓展至「意義抹除」。我們提出一個正式、基於BERT的語義熵指標（Ssem），嚴謹對應標準化能量成本，並以跨多語料、多語言的實驗證明：使用Transformer模型處理語言，確實會產生可量化的能量與經濟成本。此框架為真正的 能量感知NLP 奠定基礎，橋接物理學、深度學習與認知科學。 1. 前言：從比特到「有意義」的能量 Landauer原理指出，抹除一個比特至少需要 kBT ln 2 的能量。這一原理奠定了數位運算的物理極限，但從未被正式延伸到 語義資訊 ——也就是人類與現代AI真正處理的「有意義」內容。 近年神經科學發現，理解一句話（語意處理）消耗的人腦能量，比隨機雜訊還要高。與此同時，像BERT這樣的Transformer模型，則透過分層分頭的注意力機制，類比了認知聚焦的過程。 本研究問的是： 要「處理意義」到底要消耗多少能量？不是儲存bit，而是理解語意。 2. 相關研究與理論基礎 Landauer原理 已在比特層級實驗驗證，但極少與自然語言或神經網絡架構聯結。 注意力熵 ：現代Transformer模型能計算注意力分布的熵，與語言複雜度、可解釋性高度相關。 語義殘差理論 及過往針對RNN/Transformer的能量熱力學模型，未能給出長度正規化、多頭語義熵並映射物理能量的解法。 類腦硬體 與**腦影像（fMRI/EEG）**近年也逐漸為AI與人腦能量消耗提供物理基礎。 3. 方法：語義熵的定義與計算 3.1 BERT注意力導出的語義熵（Ssem） 針對每句話進行分詞，去除特殊符號（[CLS]、[SEP]）。 對每一層、每個注意力頭，提...

AI中的非對稱自洽性：驗證、可證偽性與科學信任的新藍圖 作者： PSBigBig（獨立開發者） 聯絡方式： hello@onestardao.com Zenodo（完整論文與資料集）： https://zenodo.org/records/15630260 所有論文彙整： https://onestardao.com/papers GitHub（WFGY框架）： https://github.com/onestardao/WFGY 摘要 非對稱自洽性假說（Asymmetric Self-Consistency Hypothesis, ASC） 重新定義了AI時代的科學可證偽性。透過多個獨立AI形式化證明系統（如Lean、Coq、GPT-based）交叉驗證，如果一套理論通過所有自洽性檢查， 那麼任何實驗矛盾都應優先歸咎於測量限制或基礎公理，而非理論本身的邏輯漏洞。 這種做法完全可重現，所有資料集、證明腳本、CI流程皆開源，歡迎隨時驗證。 1. 前言：為什麼AI驗證改變了一切？ 傳統科學一直以實驗檢驗理論為基石（波普的可證偽性思想），但AI、尤其是形式化證明助理的興起， 正在顛覆「可證偽」這個觀念 。 如果多套AI系統 獨立判定理論內部邏輯自洽 ，那麼與實驗的矛盾很可能不是理論錯，而是實驗流程或起始公理的問題。 直觀例子： 假設三個獨立AI“儀器”分析某理論都說沒問題，結果第四個（實驗）出現矛盾，更可能是外部環節出錯，而非理論本身邏輯出錯。這代表科學邏輯的根本轉變！ 2. 核心假說 命題說明： 若某理論T經由多套獨立AI系統證明為自洽， 那麼T預測與實驗數據間的任何矛盾最可能來自： (A) 實驗本身的限制，或 (B) 起始公理的問題 而 不是 T本身的邏輯錯誤。 3. 形式化框架 公理基礎 明確列出所有起始公理（如QFT公設、對稱性、重整化條件等） 例：所有場與耦合均明確定義，對稱性破缺項明示，微擾展開可收斂…… AI自洽性驗證流程 採用三套獨立證明系統： Lean 4.0 ( Proofs.lean ) Coq 8.14 ( Proofs.v ) GPT-based檢查器 ( gptreport.json ) 驗證規則： If T |...

AI多步推理的四大數學公式：WFGY詳解 什麼是真正的推理？又和簡單預測有什麼不同？ 現今的大型語言模型（LLM）雖然能生成流暢文字，但大多還是不擅長真正的多步邏輯推理——無論是解決難題、做科學發現，甚至是挑戰物理基礎理論，都容易卡關。 作為「挑戰愛因斯坦」系列研究的一部分，我開發了一套開源系統 WFGY，其核心就是四組明確的數學公式。這些模組不僅提升語義準確率，更為LLM提供了真正的迭代推理機制，也就是AI界長期追求的“求解器迴圈”（solver loop），結合符號AI與連結主義的雙重優勢。 四大公式：打造AI求解器迴圈的數學引擎 1. BBMC（虛無寶）：語義殘差校正 公式： B = I − G + mc² I ：輸入嵌入（Input embedding） G ：目標/標準答案嵌入（Ground-truth embedding） mc² ：語義慣性（模型的語境質量） 目的： BBMC衡量模型產出與理想答案之間的語義“殘留量”。這就像一股持續作用的力，把AI拉回推理正軌，減少語義飄移和長鏈錯亂。靈感來自物理平衡（能量最小化），讓邏輯推理每一步都能牢牢錨定。 2. BBPF（遞進寶）：多路徑迭代更新 公式： BigBig(x) = x + ∑Vi(εi, C) + ∑Wj(Δt, ΔO)Pj x ：當前狀態 Vi(εi, C) ：根據誤差和語境的修正項 Wj(Δt, ΔO)Pj ：時間與結果加權的調整 目的： BBPF允許模型在多個推理路徑上彙總反饋和修正，而不只盯著當前預測。這模仿專家如何透過反覆嘗試、修正、收斂，達成更堅實的多步推理。 3. BBCR（反轉寶）：閉環重置與恢復 公式： Collapse → Reset(St, δB) → Rebirth(St+1, δB) St ：當前語義狀態 δB ：某時刻的語義擾動 目的： 受到動力系統、Lyapunov穩定性的啟發，BBCR將「崩潰－重置－重生」操作數學化。若推理過程發生崩潰（矛盾、混亂），系統會回到最近穩定狀態，並帶著受控的更新繼續。這種數學化的“重啟”保證了長鏈推理的穩定性，並能降低幻覺率。 4. BBAM（專注寶）：基於變異數的注意力收斂 公式： ãᵢ = aᵢ · exp(−γσ(a)) aᵢ ：注意力權重 σ(a) ...