EVEMISSLAB
English

理論THY-2026-0005v0.1

PACC 猜想——四層收斂階梯

PACC-B(行為:D_B ≤ ε)、PACC-R(表徵:在 held-out 任務上仍有效的低複雜度映射 Φ: S_N → S_P,K(Φ) ≤ κ)、PACC-D(動力學:Φ∘U_N ≈ U_P∘Φ)與 PACC-A(≥3 個獨立設計的架構吸引子)。猜想預先登記自己的失敗模式 F1–F6——行為分歧、無低複雜度映射、更新圖失敗、干預分歧、規模下架構分歧、概率特有優勢持續——讓「相似」與「概率」不能事後重新定義。

研究狀態
EXPERIMENTAL 正在進行實驗驗證
證據等級
E3 重複實驗
資料基礎
THEORY 純理論推理,沒有量測。
版本
0.1
更新
2026-09-09
建立
2026-09-08
領域
Model Representation, Formal AI, Reasoning
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)

定義

definitions
  • Primitive-level non-probabilistic system: canonical state and required updates do not need distributions, Kolmogorov semantics, Bayesian posteriors, a probability-simplex container or sampling; raw weights, orders, signed relations, tensions and constraints are allowed.
  • Probability-like representation: a low-complexity map to the simplex that roughly preserves ranking, choice, relative strength and evidence response.

前提

assumptions
  • Intelligence constraints: partial observation, competing alternatives, finite resources, repeated update, action selection, changing environment.

主張

claims
  • Probability may emerge from competition without being the original semantics of competition.
  • AI's feasible computational forms may be far fewer than the theories that describe them.

預測

predictions
  • Outcome I behavioural equivalence only → multiple realizability; II representational duality; III dynamical equivalence → alternative coordinates of a common computation; IV computational attractor.

證偽/失敗條件

falsification_conditions
  • F1 D_B ≫ ε_B; F2 no generalizing low-complexity Φ; F3 D_U large; F4 intervention divergence; F5 D_A rises with scale; F6 probability-specific advantage from the update itself.

已知限制

known_limitations
  • PACC-A cannot pass with two independent families; the strongest current statement is a nontrivial convergence basin with an atlas of partially overlapping probability-like charts, not a universal attractor.
  • A conjecture, tested so far only on synthetic data with theoretical reasoning: theoretically possible is not actually possible.

證據

來源關係目標狀態ID
SYS-2026-0002 PACC-Lab——收斂猜想的微型實驗室testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0084
EXP-2026-0008 PACC-Lab v0.1——E0–E4:第一個微型見證testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0164
RST-2026-0006 v0.1 主要表:N0/N1/N2 皆 Level 3,兩個家族supportsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0167
EXP-2026-0009 PACC-Lab v0.2——第三個家族(N3)與對抗性證據幾何testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0177
EXP-2026-0010 PACC-Lab v0.3——無 oracle 的來源可靠度學習testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0190
EXP-2026-0011 PACC-Lab v0.4——相關來源與依賴幾何testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0201
RST-2026-0008 v0.4:潛在依賴座標無法重建contradictsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0205
EXP-2026-0012 PACC-Lab v0.5——更豐富的關係狀態能救回潛在座標嗎?testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0214
EXP-2026-0013 PACC-Lab v0.6——階層式組合座標testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0225
RST-2026-0009 v0.6:組合座標 4/4、直接映射 0/4supportsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0229
EXP-2026-0014 PACC-Lab v0.7——不重新擬合的跨幾何座標轉移testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0238
EXP-2026-0015 PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0249
EXP-2026-0016 PACC-Lab v0.9——三錨點概率座標圖冊testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0262
EXP-2026-0017 PACC-Lab v0.10——凍結三重重疊上的定向 cocycle 一致性testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0273
RST-2026-0011 v0.10 cocycle:路徑分歧 ≈ 10⁻⁵ vs 控制 ≈ 10⁻¹supportsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0277
EXP-2026-0018 PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0286
EXP-2026-0019 PACC-Lab v0.12——有界二次轉換testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0299
EXP-2026-0020 PACC-Lab v0.13——反向殘差場/基點依賴testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0310

關係

來源關係目標狀態ID
RES-2026-0002 PACC 猜想——非概率 primitive 會不會收斂到概率表象?developsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0015
PAP-2026-0012 概率表象收斂猜想——非概率式智能計算是否會在有限決策約束下收斂至概率型 AI?formalizesTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0051
SYS-2026-0002 PACC-Lab——收斂猜想的微型實驗室testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0084
BEN-2026-0001 PACC 微型實驗室協定 v0.1(凍結門檻)evaluatesTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0088
BEN-2026-0003 PACC-LLM 混合 A/B/C benchmarkevaluatesTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0091
EXP-2026-0008 PACC-Lab v0.1——E0–E4:第一個微型見證testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0164
RST-2026-0006 v0.1 主要表:N0/N1/N2 皆 Level 3,兩個家族supportsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0167
RST-2026-0006 v0.1 主要表:N0/N1/N2 皆 Level 3,兩個家族qualifiesTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0168
EXP-2026-0009 PACC-Lab v0.2——第三個家族(N3)與對抗性證據幾何testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0177
RST-2026-0007 v0.2 對抗幾何:N3 收斂、N2 越過表徵門檻qualifiesTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0181
EXP-2026-0010 PACC-Lab v0.3——無 oracle 的來源可靠度學習testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0190
EXP-2026-0011 PACC-Lab v0.4——相關來源與依賴幾何testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0201
RST-2026-0008 v0.4:潛在依賴座標無法重建contradictsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0205
EXP-2026-0012 PACC-Lab v0.5——更豐富的關係狀態能救回潛在座標嗎?testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0214
EXP-2026-0013 PACC-Lab v0.6——階層式組合座標testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0225
RST-2026-0009 v0.6:組合座標 4/4、直接映射 0/4supportsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0229
EXP-2026-0014 PACC-Lab v0.7——不重新擬合的跨幾何座標轉移testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0238
EXP-2026-0015 PACC-Lab v0.8——相關度掃描下的凍結座標轉移吸引域testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0249
RST-2026-0010 v0.8 吸引域圖qualifiesTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0253
EXP-2026-0016 PACC-Lab v0.9——三錨點概率座標圖冊testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0262
EXP-2026-0017 PACC-Lab v0.10——凍結三重重疊上的定向 cocycle 一致性testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0273
RST-2026-0011 v0.10 cocycle:路徑分歧 ≈ 10⁻⁵ vs 控制 ≈ 10⁻¹supportsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0277
EXP-2026-0018 PACC-Lab v0.11——雙向 cocycle 與反向一致性testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0286
RST-2026-0012 v0.11 反向目的偏差qualifiesTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0290
EXP-2026-0019 PACC-Lab v0.12——有界二次轉換testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0299
EXP-2026-0020 PACC-Lab v0.13——反向殘差場/基點依賴testsTHY-2026-0005 PACC 猜想——四層收斂階梯ACTIVEREL-2026-0310

歷史與來源歷程

Canonical URL
https://evemisslab.com/ai/theory/THY-2026-0005/
機器可讀
/ai/theory/THY-2026-0005/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