實驗EXP-2026-0015v0.1

PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域

在 q* = 0.20 擬合的一個組合座標，原封不動地套用到九點掃描 q ∈ {0.06 … 0.42}（叢集內正確性相關從 ≈ 0.203 升到 ≈ 0.502）。N0/N1/N3 通過到 q = 0.33、從 0.36 起失敗；N2 通過到 0.30、從 0.33 起失敗。在邊緣先失去的是負控制判別餘裕，而絕對潛在誤差仍小；目標本地重擬合處處 9/9 通過。四個次要 seed 對 N0/N1/N3 精確重現吸引域，N2 在 0.33 的邊緣對 seed 敏感。

研究狀態: STABLE 目前的研究結論相對穩定
證據等級: E3 重複實驗
結果: MIXED
資料基礎: SYNTHETIC 合成數據與理論推理。現在很多人把合成數據當成真的；這個實驗室刻意反過來說——在真正的混合模型出現之前，推論就只是推論，理論上可能不等於實際上可能。
版本: 0.1
更新: 2026-09-09
建立: 2026-09-09
領域: Model Representation, Evaluation, Formal AI
計畫: PRG-2026-0001 自適應世界狀態系統的第一原理框架
作者: Neo.K (EveMissLab)
AI 協作: Sol (GPT-5.6, OpenAI ChatGPT)

假設

hypothesis: A frozen probability-like coordinate has a finite transfer basin whose width depends on the family.

設定

model_ids: MOD-2026-0001 N0——帶號支持
MOD-2026-0002 N1——序數錦標賽
MOD-2026-0003 N2——帶號圖
MOD-2026-0004 N3——約束競爭
MOD-2026-0005 Bayesian 參考（精確後驗／Beta-Bernoulli／聯合共同因／HMM）
dataset_ids: DAT-2026-0001 PACC 合成證據世界
benchmark_ids: BEN-2026-0001 PACC 微型實驗室協定 v0.1（凍結門檻）
software_environment: Python; deterministic seeded generators; no network, no LLM.

執行

run_count

random_seeds

20260909
4 secondary seeds

controls

shuffled-target mapping
constant prediction
broken composition (v0.6+)
target-local refit (v0.7+)

metrics

verdict

FAMILY_SPECIFIC_TRANSFER_BASINS

basins_grid

N0_N1_N3: [0.06, 0.33]
N2: [0.06, 0.30]

pass_fraction

N0: 7/9
N2: 6/9
N3: 7/9

local_refit

9/9

edge_N0_q0.36

task_js: 0.0488
latent_js: 0.0274
real_over_control: 0.858
fails: negative-control discrimination

詮釋

interpretation: An atlas/basin picture: large regions share one low-complexity coordinate; different internal dynamics meet transfer boundaries at different places. High-q failure is not evidence that probability-like coordinates cease to exist there.

限制

limitations: Grid points only, not continuous coverage; no single global coordinate over all dependence strengths.

重現

reproduction_instructions: Extract the version's FINAL bundle; python -m pytest -q; run the version's primary script with the recorded seed; docs/PACC_LAB_v0.N_RESULTS.md and docs/EXPERIMENT_PROTOCOL_v0.N.md are inside the bundle.

結果

來源	關係	目標	狀態	ID
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`produces`	`RST-2026-0010` v0.8 吸引域圖	`ACTIVE`	`REL-2026-0252`

記錄欄位

completed_at: 2026-09-09

關係

來源	關係	目標	狀態	ID
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`runs_on`	`SYS-2026-0002` PACC-Lab——收斂猜想的微型實驗室	`ACTIVE`	`REL-2026-0241`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`uses_benchmark`	`BEN-2026-0001` PACC 微型實驗室協定 v0.1（凍結門檻）	`ACTIVE`	`REL-2026-0242`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`uses_dataset`	`DAT-2026-0001` PACC 合成證據世界	`ACTIVE`	`REL-2026-0243`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`uses_model`	`MOD-2026-0001` N0——帶號支持	`ACTIVE`	`REL-2026-0244`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`uses_model`	`MOD-2026-0002` N1——序數錦標賽	`ACTIVE`	`REL-2026-0245`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`uses_model`	`MOD-2026-0003` N2——帶號圖	`ACTIVE`	`REL-2026-0246`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`uses_model`	`MOD-2026-0004` N3——約束競爭	`ACTIVE`	`REL-2026-0247`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`uses_model`	`MOD-2026-0005` Bayesian 參考（精確後驗／Beta-Bernoulli／聯合共同因／HMM）	`ACTIVE`	`REL-2026-0248`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`tests`	`THY-2026-0005` PACC 猜想——四層收斂階梯	`ACTIVE`	`REL-2026-0249`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`extends`	`EXP-2026-0014` PACC-Lab v0.7——不重新擬合的跨幾何座標轉移	`ACTIVE`	`REL-2026-0250`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`produced`	`ART-2026-0028` PACC-Lab v0.8 Transfer Basin FINAL `artifact://evemisslab/adaptive-epistemic-systems/PACC-Lab_v0.8_Transfer_Basin_FINAL.zip`	`ACTIVE`	`REL-2026-0251`
`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`produces`	`RST-2026-0010` v0.8 吸引域圖	`ACTIVE`	`REL-2026-0252`
`EXP-2026-0016` PACC-Lab v0.9——三錨點概率座標圖冊	`extends`	`EXP-2026-0015` PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域	`ACTIVE`	`REL-2026-0263`

歷史與來源歷程

Canonical URL

https://evemisslab.com/ai/experiments/EXP-2026-0015/

機器可讀

/ai/experiments/EXP-2026-0015/index.json

快照

AI-SNAPSHOT-v0.1-fe85b9694a45

來源歷程

source: EveMissLab research collection: Adaptive Epistemic Systems (真本體論13)
extracted_by: Splice (Claude Code), reading the canonical UTF-8 sources and each lab's own result reports
extracted_at: 2026-09-11
generator: tools/extract_aes/extract.py
claim_boundary: status, evidence level and result type follow the source artifact's own stated claim boundary; nothing is upgraded beyond what the report supports