實驗EXP-2026-0018v0.1

PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性

區分三個性質：正向 cocycle 組合（所有家族都存活）、往返反向一致性（主要 run 所有成對往返都通過，在較大規模 3/3 恢復，但小規模下對樣本敏感，最寬的 AC 對最弱），以及反向傳輸對目的 chart 的保真度（所有家族都失敗：直接 C → A 潛在保真度 0.0116–0.0148 > 0.01，而直接與組合反向路徑彼此一致到 ≈ 10⁻⁵）。

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: The local transitions form a groupoid: forward cocycle, inverse consistency and reverse destination fidelity all hold.

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
3 primary-scale-ish seeds

controls

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

metrics

verdict

PARTIAL BIDIRECTIONAL COHERENCE WITH REVERSE DESTINATION BIAS

forward_cocycle

PASS all families

inverse_pairs_primary

PASS all

inverse_pairs_large_scale

3/3

reverse_fidelity

N0: 0.01162
N2: 0.01476
N3: 0.01355
gate: 0.01

reverse_direct_vs_composed_latent_js

7e-05 to 1e-04

reverse_pass_rate

0/4 and 0/3

詮釋

interpretation: RoundTripInvertibility ⇏ DestinationChartFidelity and PathCoherence ⇏ GroupoidClosure: a directionally coherent calibration structure with a persistent reverse latent bias, not a closed local groupoid under the affine transition class.

限制

limitations: Does not establish nonlinear-transition impossibility, manifold structure or full atlas coverage.

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-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`produces`	`RST-2026-0012` v0.11 反向目的偏差	`ACTIVE`	`REL-2026-0289`

記錄欄位

completed_at: 2026-09-09

關係

來源	關係	目標	狀態	ID
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`runs_on`	`SYS-2026-0002` PACC-Lab——收斂猜想的微型實驗室	`ACTIVE`	`REL-2026-0278`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`uses_benchmark`	`BEN-2026-0001` PACC 微型實驗室協定 v0.1（凍結門檻）	`ACTIVE`	`REL-2026-0279`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`uses_dataset`	`DAT-2026-0001` PACC 合成證據世界	`ACTIVE`	`REL-2026-0280`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`uses_model`	`MOD-2026-0001` N0——帶號支持	`ACTIVE`	`REL-2026-0281`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`uses_model`	`MOD-2026-0002` N1——序數錦標賽	`ACTIVE`	`REL-2026-0282`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`uses_model`	`MOD-2026-0003` N2——帶號圖	`ACTIVE`	`REL-2026-0283`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`uses_model`	`MOD-2026-0004` N3——約束競爭	`ACTIVE`	`REL-2026-0284`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`uses_model`	`MOD-2026-0005` Bayesian 參考（精確後驗／Beta-Bernoulli／聯合共同因／HMM）	`ACTIVE`	`REL-2026-0285`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`tests`	`THY-2026-0005` PACC 猜想——四層收斂階梯	`ACTIVE`	`REL-2026-0286`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`extends`	`EXP-2026-0017` PACC-Lab v0.10——凍結三重重疊上的定向 cocycle 一致性	`ACTIVE`	`REL-2026-0287`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`produced`	`ART-2026-0031` PACC-Lab v0.11 Bidirectional Groupoid FINAL `artifact://evemisslab/adaptive-epistemic-systems/PACC-Lab_v0.11_Bidirectional_Groupoid_FINAL.zip`	`ACTIVE`	`REL-2026-0288`
`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`produces`	`RST-2026-0012` v0.11 反向目的偏差	`ACTIVE`	`REL-2026-0289`
`EXP-2026-0019` PACC-Lab v0.12——有界二次轉換	`extends`	`EXP-2026-0018` PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性	`ACTIVE`	`REL-2026-0300`

歷史與來源歷程

Canonical URL

https://evemisslab.com/ai/experiments/EXP-2026-0018/

機器可讀

/ai/experiments/EXP-2026-0018/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