AI 研究實驗室6 筆
模型
使用或自建的模型與架構，附上讀結果時需要知道的設定與行為備註。
- 模型MOD-2026-0006Qwythos-9B-v2（Q4_K_M，本地，Ollama）qwen35 系的開放權重 9.0B 模型，GGUF Q4_K_M，由 Ollama 0.33.3 在 RTX 3070 上本地服務。在 PACC-Hybrid v0.2 協定的真實本地執行中同時擔任生成器、選擇器與評審，第一、二次執行關閉思考，第三次執行開啟（effort medium，每次呼叫多 3,500 個輸出 token）。
- 模型MOD-2026-0001N0——帶號支持每個假設的加性帶號證據支持；在均勻可靠度下它與重縮放的 log-evidence 累積關係密切——這正是異質與對抗壓力測試存在的原因。
- 模型MOD-2026-0002N1——序數錦標賽假設之間的成對序數競爭；在所有測過的軌跡上，行為與線性關係都與 N0 相同。
- 模型MOD-2026-0003N2——帶號圖假設之間的帶號關係圖與圖動力學；吸引域邊界家族——在對抗幾何下未達表徵門檻（v0.2）、高相關下較不穩定（v0.4）、轉移吸引域最窄且對 seed 敏感（v0.8）。
- 模型MOD-2026-0004N3——約束競爭v0.2 加入的非線性約束場系統，作為第三個結構相異的家族；跨幾何雙向收斂（v0.7），與 N0/N1 共享較寬的吸引域（v0.8）。
- 模型MOD-2026-0005Bayesian 參考（精確後驗／Beta-Bernoulli／聯合共同因／HMM）每次比較的概率端：帶數值可靠度的精確後驗、Beta-Bernoulli 來源品質學習、相關叢集的聯合概似共同因模型（及其天真獨立負控制），以及 regime 切換用的 Bayesian HMM。