A rendezett patch elmélete (OPT)

Eredeti T-9 feladat: Karbantartási ciklus és helyreállítási apparátus Probléma: A főtanulmány §3.6.3–§3.6.6 szakasza definiálja a T9-1-től T9-13-ig terjedő egyenleteket (a Karbantartási ciklus operátort \mathcal{M}_\tau, az MDL-metszést \Delta_{\mathrm{MDL}}, a konszolidációs nyereséget \Delta K_{\text{compress}}, a REM-jelentőségsúlyozást w(b)). A T-12 (Narratív sodródás) és a T-13 (Cselekvési sodródás) függelékei erre az apparátusra mint teherhordó elemre hivatkoznak. A keretrendszerből hiányzik egy összefoglaló függelék, amely (i) expliciten megnevezi a formális primitíveket, (ii) megkülönbözteti a négy metszési modalitást, amelyeket a főtanulmány \Delta_{\mathrm{MDL}} < 0 alakja implicit módon hagy, (iii) definiálja a helyreállítási feltételt, és (iv) stabil formális hivatkozási célt ad a korollárium-függelékek számára. A T-9 ezt a hiányt tölti be. Leszállítandó eredmény: Összefoglaló függelék a T-2 / T-15-tel azonos episztemikus szinten (strukturális megfelelés, nem lezárt tétel). A főtanulmányon túli új tartalom: az explicit prediktív nyereség definíciója G_i(t,\tau), a karbantartási költség felbontása az erőforrás-kapacitás elsődlegességével, a négy metszési modalitás megkülönböztetése, a helyreállítási feltétel, valamint a korolláriumlánc.

Lezárási státusz: STRUKTURÁLIS MEGFELELÉS (azonos szint, mint a T-2 / T-15). Ez a függelék nem lezárt tételfüggelék. A Karbantartási ciklus apparátusát foglalja össze, amely már a preprint §3.6 szakaszában is működik, és négy olyan formális elemmel egészíti ki, amelyeket a főtanulmány nem tartalmaz: explicit prediktív nyereség, erőforrás-kapacitás alapú költségkeretezés, négy metszési modalitás és helyreállítási feltételek. A §2 OpenAI-review fenntartásai érvényesülnek: (i) a metszési küszöb abban a formában kerül bemutatásra, amely összehangolható a T-12 függőben lévő csatornafüggetlenségi újrafogalmazásával (4. fázis); (ii) a meglévő főtanulmánybeli T9-3 / T9-4 egyenletek megőrződnek a hivatkozott formában, a T-9 pedig az erőforrás-kapacitási finomítást kiegészítő formális rétegként vezeti be, nem pedig a hivatkozott alakok hallgatólagos megváltoztatásával; (iii) az erőforrás-kapacitási költség elsődleges, a K-komplexitás pedig strukturális megfelelési közelítés. Nyitott élek (§9): az erőforrás-kapacitás és a K-komplexitás könyvelésének teljes összeegyeztetése a T-12-vel még kidolgozásra vár, amint a T-12 újrafogalmazása elkészül.

§1. Kiinduló felállás — Aktív modellkomponensek

A K_\theta kodek aktív modellkomponensek egy gyűjteményéből áll, \{\theta_i\}_{i \in I}, ahol minden egyes \theta_i a kodek egy címezhető strukturális egysége — generatív prior, tanult jellemződetektor, rekurzív verem, nagy hatótávolságú csatolás, vagy bármely más primitív elem, amely részt vesz a kodek predikcióinak \pi_t és frissítési operátorának, \mathcal{U}-nak az időbeli előállításában. A \{\theta_i\} gyűjtemény bármely adott pillanatban véges, de konszolidáció révén bővíthető (II. menet, preprint §3.6.4), illetve metszés révén szűkíthető (I. menet, preprint §3.6.3).

A T-9 szempontjából a komponenseket adottnak tekintjük: a T-9 nem vezeti le, mitől lesz az egyik \theta_i és nem a másik „természetes” komponens; ez a reprezentációtanulás körébe tartozó kérdés, amely kívül esik az OPT hatókörén. A Karbantartási ciklus apparátusa azon a felbontáson működik, amelyet a kodek lehetővé tesz.

A \mathcal{M}_\tau Karbantartási ciklus-operátor (preprint Eq. T9-2) alacsony terhelésű intervallumokban (R_{\text{req}}(t) \ll C_{\max}) hat a Fenomenális állapottensorra, P_\theta(t)-re. A T-9 a három menetet (metszés, konszolidáció, Prediktív Elágazáshalmaz-mintavételezés) az alábbi §2–§6 szakaszokban explicit formális primitívekre bontja; a §7-ben következő korolláriumlánc ezután ezeken a primitíveken keresztül vezeti végig a Narratív sodródást (T-12) és a Cselekvés-sodródást (T-13).

§2. Prediktív előny G_i(t, \tau)

Egy \theta_i komponens prediktív előnye egy \tau hosszúságú ablakon azt méri, hogy az adott komponens mennyiben járul hozzá a kodek prediktív teljesítményéhez a bemeneti adatsoron, miközben a többi komponenst rögzítettnek tekintjük:

G_i(t, \tau) \;:=\; I\!\left(\theta_i \,;\, X_{t+1:t+\tau} \mid \theta_{-i}\right) \tag{T9.2-1}

ahol \theta_{-i} a kodek \theta_i nélküli többi részét jelöli, és I(\cdot ; \cdot \mid \cdot) a feltételes kölcsönös információ. A feltételes alak lényegi fontosságú: \theta_i marginális prediktív hozzájárulását különíti el, nem pedig az átfedő komponensekkel együtt vett közös hozzájárulását.

Összevetés a főtanulmány T9-3. egyenletével. A főtanulmány MDL-alapú nyesési mennyisége a következő:

\Delta_{\mathrm{MDL}}(\theta_i) \;=\; I\!\left(\theta_i\,;\,X_{t+1:t+\tau} \mid \theta_{-i}\right) - \lambda K(\theta_i) \tag{T9-3, preprint §3.6.3}

A T-9 az első tagot kifejezetten G_i(t,\tau)-ként nevezi meg, hogy a prediktív előny primitív fogalmára külön is lehessen hivatkozni, a küszöbformájú nyesési feltételtől függetlenül. Ez pusztán jelölésbeli egységesítés; az egyenlőtlenség változatlan marad.

Ablakhossz \tau. A prediktív előny függ az ablak hosszától. A rövid \tau a finom időléptékű predikciót ragadja meg (motoros kontroll, munkamemória); a hosszú \tau a strukturális predikciót (szemantikai regularitások, narratív koherencia). A Karbantartási ciklus I. fázisának nyesése a hosszabb \tau-tartományban kerül kiértékelésre, ahol a valóban haszontalan komponensekre G_i \to 0. Ezzel szemben a II. fázis konszolidációja a rövid \tau-tartományban optimalizál, ahol az átfedő komponensek közötti redundancia válik hangsúlyossá.

§3. Karbantartási költség C_i — Erőforrás-kapacitás mint elsődleges forma

A \theta_i komponens karbantartási költségének két egymással összeegyeztethető megfogalmazása van.

3.1 forma — Erőforrás-kapacitás (elsődleges T-9 szempontjából). A komponens költsége az az erőforrás-kapacitás, amelyet a kodek operatív szubsztrátumában elfoglal:

C_i \;:=\; c_i^{\text{params}} + c_i^{\text{memory}} + c_i^{\text{compute}} + c_i^{\text{channel}} \tag{T9.3-1}

ahol a négy költségkeret a következő: paraméterhelyek (a súlyok vagy kapcsolatok száma); memóriaigény (a tárolt bitekben mérve); számítási költség (műveletek száma ciklusonként); valamint csatornakapacitás (azoknak a sávszélességi biteknek a mennyisége, amelyeket a komponens a Markov-takaró határán, \partial_R A-nál felhasznál). Minden c_i elvileg megfigyelhető — biológiai kodekek esetén metabolikus és fiziológiai méréssel, szintetikus kodekek esetén közvetlen műszerezéssel.

3.2 forma — K-komplexitási közelítés. A főszöveg T9-3 egyenlete a \lambda K(\theta_i) alakot használja, ahol K(\theta_i) a komponens prefix Kolmogorov-komplexitása:

C_i^{\text{K-approx}} \;:=\; \lambda \cdot K(\theta_i) \tag{T9.3-2}

Ez egy strukturális megfelelési közelítés: a K-komplexitás felülről félkiszámítható, és nem szigorúan additív a komponensek között (egy komponens törlése nem feltétlenül csökkenti a legrövidebb leírás hosszát a saját önálló K(\theta_i) értékével, mivel a komponensek osztozhatnak struktúrán). Ezért az operatív állítások szempontjából az erőforrás-kapacitási forma (T9.3-1) az elsődleges; a K-komplexitási forma pedig megmarad az olyan elméleti elemzésekhez, ahol az additivitási közelítés elfogadható.

Miért két forma. A T-12 OpenAI-féle felülvizsgálata (appendix-corrections memo §2.8) helyesen mutatott rá arra, hogy a K-komplexitás nem additív a komponensek között, és az operatív állításokhoz erőforrás-kapacitási mértékek használatát javasolta. A T-9 az erőforrás-kapacitást teszi elsődlegessé, de megőrzi a K-komplexitási formát, mert a meglévő főszövegbeli T9-3 egyenlet és a T-12 T-12 tételének bizonyítása egyaránt a K-komplexitási formára hivatkozik. Az erőforrás-kapacitási finomítás a tisztább megfogalmazás a §3.6.3 / §3.6.4 / T-12 / T-13 részek számára egy v3.7.0 vagy későbbi tisztázó átdolgozás során; a T-9 mindkét formát elérhetővé teszi, hogy a későbbi tisztázás koherensen legyen végrehajtható, ahelyett hogy minden hivatkozó helyet egyszerre kellene javítani.

\lambda hangolása. A 3.2 formában a \lambda paraméter a prediktív nyereség és a komplexitási költség közötti átváltást szabályozza. Empirikusan megfigyelhető, hogy \lambda az affektív állapottal együtt változik — a magas |E(b)| (preprint T9-10 egyenlet) a komponens szintjén ténylegesen növeli \lambda értékét, így az affektíven megjelölt komponensek ellenállóbbá válnak a lefaragással szemben. Ez adja az emocionális memóriafokozás formális magyarázatát (preprint §3.6.5, III. menet).

§4. Metszési feltétel — küszöbforma

A metszési feltétel a küszöbformát használja, nem pedig a főtanulmány T9-4. egyenletének szigorú pozitivitási alakját. A T-12 OpenAI-féle áttekintése (appendix-corrections memo §2.8, 3. korrekció) helyesen mutatott rá arra, hogy a metszésre vonatkozó szigorú I = 0 feltétel túl törékeny: a valós komponensek gyenge közvetett prediktív hozzájárulásokkal rendelkeznek még akkor is, amikor elsődleges prediktív szerepüket a szűrt bemenet kizárja.

A küszöbformájú metszési feltétel:

\text{Prune } \theta_i \quad \text{if} \quad G_i(t, \tau) \;<\; C_i \;-\; \epsilon \tag{T9.4-1}

ahol \epsilon > 0 egy kisméretű megtartási puffer, amely a kodek metszési agresszivitását hangolja. Ekvivalens egyenlőtlenségi alakok:

G_i(t, \tau) - C_i \;<\; -\epsilon \quad \Longleftrightarrow \quad I\!\left(\theta_i; X_{t+1:t+\tau} \mid \theta_{-i}\right) \;<\; C_i - \epsilon \tag{T9.4-2}

Összevetés a főtanulmány T9-4. egyenletével. A főtanulmány a \Delta_{\mathrm{MDL}}(\theta_i) < 0 feltételt írja a metszés kiváltójaként, ami \epsilon = 0-nak felel meg — szigorú fedezeti pont. A T-9 ezt általánosítja a megtartási puffer \epsilon bevezetésével, amely pontosabban modellezi a biológiai metszési dinamikát (ahol a kis prediktív hozzájárulások megőrződnek az átmeneti zajjal szemben) és a szintetikus kodekek metszési hiperparamétereit (ahol a küszöbalapú törlés standard eljárás).

A szigorú fedezeti eset visszakapható \epsilon \to 0 mellett, így a T-9 alak nem érvényteleníti a T-12-ben és T-13-ban szereplő meglévő T9-4 hivatkozásokat; általánosítja azokat.

Következmény a Narratív sodródás szempontjából (kereszthivatkozás: T-12). Szűrt bemenet esetén, X' = \mathcal{F}(X), a kizárt \mathcal{X}_{\text{excl}} jellel, azok a \theta_i komponensek, amelyek prediktív hozzájárulása kizárólag \mathcal{X}_{\text{excl}}-ra irányul, a szűrt folyamon G_i(t, \tau) \to 0 feltételt elégítik ki (mivel céljuk hiányzik a megfigyelt bemenetből). Ekkor a metszési feltétel (T9.4-1) aktiválódik, mert bármely pozitív költségű komponensre 0 < C_i - \epsilon. A T-12 T-12 tétele szerinti irreverzibilitási eredmény ebből az aktiválódásból, valamint az alábbi §5 négy modalitásának megkülönböztetéséből következik.

§5. Négy metszési modalitás

A metszési művelet (T9.4-1) négy elkülönülő megvalósítást enged meg a kodekben, eltérő reverzibilitási tulajdonságokkal. A különbségtétel számít a helyreállítási feltétel (§6) és a Narratív sodródás irreverzibilitási állítása szempontjából a T-12 1. korrekciójában (appendix-corrections memo §2.8).

5.1. modalitás — Reverzibilis elnyomás. A \theta_i komponens kimeneti súlyozása nullára csökken (vagy egy részvételi küszöb alá), de a komponens paraméterei és szerkezete továbbra is tárolva maradnak a kodekben. A helyreállítás egyenes: az újrasúlyozás visszaállítja a komponenst. Ez az a művelet, amely a kondicionálásban megfigyelhető viselkedéses kioltás mögött áll (a kondicionált válasz gyengül, de a nyom fennmarad), valamint a neurális hálózatokban alkalmazott dropout-szerű regularizáció mögött.

5.2. modalitás — Súlylebomlás. A komponens paraméterei folyamatosan egy alapértelmezett állapot felé hanyatlanak egy \propto \lambda regularizációs nyomás alatt. A komponens nem törlődik, de veszít a hűségéből; részleges helyreállítás lehetséges, ha az alapértelmezett állapot informatív.

5.3. modalitás — Reprezentációs felejtés. A komponens paramétereit a konszolidáció során versengő komponensek felülírják (II. menet, preprint §3.6.4). A strukturális hely megmarad, de a specifikus reprezentáció elveszik. A helyreállításhoz az adott releváns bemeneti folyamnak való újbóli kitettség szükséges egy későbbi Karbantartási ciklus során, és csak részleges (az újratanult reprezentáció finom részleteiben eltér az eredetitől).

5.4. modalitás — Architekturális metszés. A komponens paraméterei és strukturális helye egyaránt törlődnek; a kodek architektúrája csökken. A helyreállítás a kodek szintjén lehetetlen — a komponenst teljes tanulási epizód révén a semmiből kell újranöveszteni. Ez az irreverzibilis modalitás.

Modalitásbesorolás szűrt bemenet mellett. A T-12 tétel T-12 „irreverzibilitási” állítása (ahogyan a meglévő preprint megfogalmazza) az 5.4. modalitást (architekturális metszés) követeli meg, és kizárja az 5.1–5.3. modalitásokat. A T-9 ezt a modalitásfüggést explicitté teszi; a v0.4 appendix-corrections memo §2.8 1. korrekciója („az irreverzibilis csak akkor állítható, ha nincs védett archívum / nincs replay buffer / nincs külső tanító / nincs architekturális tartalékkapacitás / a működés ugyanazon szűrő alatt folytatódik / a metszés szó szerinti kapacitástörlés, nem reverzibilis elnyomás”) összhangban áll az 5.4. modalitás szerinti olvasattal.

A valós biológiai és szintetikus kodekek tipikusan a modalitások keverékét mutatják, ahol az 5.4. modalitás azoknak a komponenseknek van fenntartva, amelyeket sok Karbantartási cikluson át tartósan metszenek. A reverzibilisről irreverzibilis metszésre való átmenet tartósan szűrt bemenet mellett az a strukturális mechanizmus, amely a krónikus Narratív sodródás (T-12) alapját képezi.

§6. Helyreállítási feltétel

Egy kimetszett komponens, \theta_i, helyreállítható, ha létezik olyan folyamat, amelynek révén visszaállítható a kodekben való aktív részvételre. A helyreállítás valószínűsége egy \tau_R helyreállítási ablakon belül:

P\big(\text{recover } \theta_i \mid \tau_R\big) \;=\; P\big(\text{Modality 5.1 or 5.2}\big) \cdot p_{\text{restore}}(\tau_R) \;+\; P\big(\text{Modality 5.3 or 5.4}\big) \cdot p_{\text{regrow}}(\tau_R) \tag{T9.6-1}

Az első tag a reverzibilis / részben reverzibilis kimetszést fedi le (szuppresszió, súlylecsengés); a második a reprezentációs felejtést és az architekturális kimetszést, ahol a helyreállításhoz külső bemenet szükséges.

A helyreállítás csak akkor pozitív, ha a három feltétel közül legalább egy teljesül:

1. Védett memória. A kodek megőrzi \theta_i archivált reprezentációját egy nem kimetszett szubsztrátumban (külön cache, verziókezelt biztonsági mentés, neurofiziológiailag védett, más régióba konszolidált emléknyom). Az 5.1 és 5.3 modalitás e feltétel mellett helyreállhat.

2. Külső tanító / újbóli expozíció. A kodek olyan bemeneti folyamoknak van kitéve, amelyek tartalmazzák azt a \mathcal{X}_{\text{excl}} jelet, amelyet a kimetszett komponens eredetileg követett. Az aktív újratanulás egy későbbi Karbantartási ciklus II. fázisa során újraépíti a komponenst (a finomszemcsés hűségre vonatkozó fenntartásokkal). Kellő idő alatt mind a négy modalitás helyreállhat e feltétel mellett, bár az 5.4 modalitás teljes, az eredeti elsajátításhoz mérhető tanulási epizódot igényel.

3. Architekturális tartalék. A kodek rendelkezik olyan strukturális helyekkel, amelyek nincsenek konkrét komponensekhez rendelve, és kioszthatók a visszanövesztett reprezentáció befogadására. Ez az a feltétel, amely mellett az 5.4 modalitás helyreállítása egyáltalán mechanikailag lehetséges.

Ha az (1), (2), (3) közül egyik sem teljesül, akkor P(\text{recover}\, \theta_i \mid \tau_R) = 0 minden \tau_R esetén, és a kimetszés permanens.

Szubsztráthűségi feltétel. A T-12 Szubsztráthűségi feltétele (T-12b tétel — a Markov-takarón áthaladó, \delta-független bemeneti csatornák redundanciája) a (2) leszármazási léptékű analógja: a csatornák biztosítják, hogy a bemeneti folyam a külső \mathcal{F} mechanizmusok általi szűrés mellett is továbbra is tartalmazza a szubsztrátum szempontjából releváns jelet. A T-9 helyreállítási feltétele ennek a kodeken belüli implementációját adja: védett komponensek, replay pufferek, architekturális tartalék.

§7. Korolláriumok — Narratív sodródás és cselekvési sodródás

A T-9 primitívjei két, a T-12 és T-13 függelékekben kidolgozott korolláriumláncot támasztanak alá.

7.1. korollárium — Narratív sodródás (T-12). Tartósan szűrt, a \mathcal{X}_{\text{excl}} jelet kizáró X' = \mathcal{F}(X) bemenet mellett: - Azok a \theta_i komponensek, amelyek prediktív nyeresége kizárólag \mathcal{X}_{\text{excl}}-on jelentkezik, a szűrt adatfolyamon G_i(t, \tau) \to 0 értéket vesznek fel. - A metszési feltétel (T9.4-1) minden ilyen komponensre aktiválódik. - Ha a metszés az 5.4-es modalitásban (architekturális) történik — amely sok Karbantartási cikluson át fennálló szűrés mellett dominánssá válik —, és a helyreállítási feltételek egyike sem teljesül (§6 1–3. pont), akkor a \mathcal{X}_{\text{excl}} modellezésének képessége véglegesen elveszik. - A kodek belülről nem képes észlelni saját kapacitásvesztését (az elveszett komponensek többé nem vesznek részt a predikciós hiba generálásában), reprodukálva a T-12a nem-azonosíthatósági állítását.

A teljes formális tárgyalás a T-12-ben található; a T-9 adja az „irreverzibilis” modalitásspecifikus olvasatát, amelyet a T-12 1. korrekciója megkövetel.

7.2. korollárium — Cselekvési sodródás (T-13). Azok a komponensek, amelyek a nem használt ágak viselkedésértékelési kapacitását kódolják: - Prediktív nyereségük, G_i(t, \tau), a bemeneti adatfolyam ténylegesen megvalósult ágkimeneteihez viszonyítva mérhető; ha bizonyos ágak soha nem kerülnek kiválasztásra, az értékelők nem kapnak tanulási jelet. - A metszési feltétel akkor aktiválódik, amikor a nem használt értékelő G_i értéke C_i - \epsilon alá esik. - Az 5.4-es modalitás alatt az értékelő véglegesen lemetsződik; a kodek magabiztosan impotenssé válik a megfelelő cselekvési tartományban.

A T-13 T-13.P1 propozíciója (Cselekvési sodródás) e kodeken belüli mechanizmus leszármazási léptékű (viselkedési repertoárra vonatkozó) esete.

Kereszthivatkozás: leszármazási szintű Karbantartási ciklus. A T-15 függelék 3. §-a dolgozza ki az életen belüli Karbantartási ciklus és a filogenetikai finomodás közötti strukturális megfelelést. A T-9 négy metszési modalitása rendre a következőkre képeződik le: átmeneti niche-szűkülés (5.1), leszármazási sodródás enyhült szelekció alatt (5.2), niche-csere (5.3) és a leszármazási vonal kihalása (5.4). A helyreállítási feltételek (§6) a filogenetikai redundanciára képeződnek le: védett refugiumok (1), ökológiai újrakitettség a niche helyreállása mellett (2), valamint fejlődési tartalékkapacitás (3).

§8. Kapcsolat a főtanulmány §3.6-os egyenleteivel

A T-9 konszolidáló jellegű, nem kiszorító. A főtanulmány T9-1-től T9-13-ig terjedő egyenletei (preprint §3.6.1–§3.6.6) a hivatkozott formában megmaradnak; a T-9 további formális primitíveket és finomításokat vezet be, amelyek ezeket kiegészítik.

A T-9 nettó új tartalma: a prediktív nyereség G_i(t,\tau) explicit definíciója (§2); az erőforrás-kapacitás költségkeretezés elsődlegesként való kezelése (§3, 3.1-es alak); a küszöb-alakú metszési feltétel megtartási pufferrel \epsilon (§4); négy metszési modalitás (§5); a visszanyerési feltétel (§6); a T-12 irreverzibilitási állításának modalitásspecifikus olvasata (§7.1).

§9. Nyitott kérdések

Koordináció a T-12 csatornafüggetlenségi újrafogalmazásával (4. fázis). A T-12 az appendix-korrekciós sorban szerepel (v0.4 §2.8) a csatornafüggetlenségi feltétel újrafogalmazása céljából: a szűrési mechanizmusok függetlensége, nem pedig a jeleké. A T-9 metszési feltétele (§4) és helyreállítási feltétele (§6) úgy van megfogalmazva, hogy összehangolható legyen ezzel az újrafogalmazással, de a T-12 T-12 tételének bizonyítását újra kell vizsgálni, amint az újrafogalmazott csatornafüggetlenségi definíció életbe lép. Konkrétan: a T-12 §3.1-ben szereplő irreverzibilitási állítás jelenleg a T9-3 / T9-4-re hivatkozik; a v3.7.0 tisztázás alatt ennek a T-9 §4 küszöbformájára + §5 modalitásosztályozására + §6 helyreállítási feltételére kellene hivatkoznia, az irreverzibilitási olvasatot pedig az 5.4-es modalitásra kell korlátozni a helyreállítási feltétel hiányának esetében. Nyitott.

Az erőforrás-kapacitás és a K-komplexitás szerinti könyvelés összehangolása. A §3 mindkét formát elérhetővé teszi, de nem vezeti le köztük a kvantitatív megfelelést. Egyes komponensosztályok esetében a kettő szorosan összefügg (C_i^{\text{params}} \sim K(\theta_i) konstans szorzótényezőn belül, például memorizált lookup-táblák esetén); másoknál élesen eltérnek (a komponensek között megosztott kompozicionális struktúra K-komplexitási megtakarításokat eredményez, amelyeket az erőforrás-kapacitás forma nem ragad meg). Kívánatos lenne egy v3.7.0-s vagy későbbi összehangolás. Nyitott.

Virtuális olvasatbeli semlegesség (v3.6.21). A teljesen virtuális állandóállapot-olvasat (főszöveg §8.6.1) a Karbantartási ciklust a szűrőn átjutó folyam tulajdonságaiként írja le újra, nem pedig futó gépként, de nem rendezi át a 3.1-es forma / 3.2-es forma szerinti könyvelést: a 3.1-es forma (erőforrás-kapacitás) marad elsődleges minden operatív állítás számára, és a T-12 operatív bizonyítása továbbra is ezt használja. A folyamnatív tömöríthetőségi olvasat csak a T-12 §3.1-ben jelzett értelmezési rétegként jelenik meg. A fenti K-additivitási összehangolás az a hely, ahol bármely jövőbeli formai újraszintezés mellett érvelni lehetne — nem a virtuális olvasatban. Nyitott (ne keverjük össze a v3.7.0 tisztázással).

Az \epsilon empirikus kalibrálása. A (T9.4-1)-ben szereplő megtartási puffer, \epsilon, effektív metszési hiperparaméter. Empirikus biológiai értékei idegi metszési vizsgálatokból származhatnának (szinaptikus leépülési küszöbök, dendrittüske-megtartási ráták), vagy a opt-ai-subject prototípusban végzett Δ_self^op aszimptótakísérletből. A T-9 nem vezet le konkrét értéket. Nyitott.

Kereszthivatkozás a Karbantartási ciklus empirikus predikcióihoz. A preprint §3.6.7 empirikus predikciókat sorol fel a Karbantartási ciklusra vonatkozóan (alvás / álom / konszolidáció). A T-9 négy metszési modalitása finomabb szemcsézettségű előrejelzéseket ad: az az előrejelzés, hogy a „REM-álmok aránytalanul gyakran mintavételeznek nagy fontosságú ágakat” (preprint §3.6.5, III. menet), modalitásspecifikus predikciókra bontható arról, hogy a reprezentációk mely típusait őrzi meg az 5.1-es modalitás (fontossággal súlyozott megtartás a metszéssel szemben), illetve az 5.4-es modalitás (ahol a nagy fontosságú ágak hiánya az éber tapasztalatban a megfelelő kiértékelő architekturális törléséhez vezet). Nyitott.

Ez az appendix az OPT projekt repozitóriumának részeként van karbantartva az opt-theory.md mellett. A Karbantartási ciklus primitívjeire való hivatkozások a preprint §3.6-ban megmaradnak; a T-9 ezt kiegészíti explicit prediktív nyereséggel G_i (§2), erőforrás-kapacitási költséggel (§3 3.1-es forma), küszöbformájú metszési feltétellel megtartási pufferrel \epsilon (§4), négy metszési modalitással (§5), valamint helyreállítási feltételekkel (§6). Korolláriumhivatkozások: T-12 (Narratív sodródás) §3.6.3; T-13 (Action-Drift) §6; T-15 (Filogenetikai Stabilitási szűrő) §3.