Kognitive Karten
Strukturierte Karten als Substrat für Analogie und Kontrafaktik, aus der Neurowissenschaft abgeleitet und gegen unsere eigene Gedächtnisbibliothek getestet.
Felder
Kognition und Gedächtnis
Kognitive Karten, strukturelle Bindung und die Kompositionsprinzipien des Gehirns — angewandt auf künstliche Kognition.
Kognitive Karten als kompositionelles Substrat
Ein wachsender Bestand neurowissenschaftlicher Erkenntnisse legt nahe, dass Kognition von strukturierten Karten getragen wird, die Entitäten an Rollen binden und über Domänen hinweg komponieren. Unser Wissenschaftsprogramm nimmt dies ernst: Wir bauen künstliche Systeme, die diese Organisationsprinzipien teilen, und evaluieren sie gegen Aufgaben, die darauf ausgelegt sind, Komposition von Memorisierung zu unterscheiden.
die meisten Modelle
falten Entitäten, Rollen und Welten in einen einzigen Embedding-Raum und hoffen, dass ein tieferes Netz sie wieder entwirrt.
unsere Wette
kognitive Karten behandeln Entitäten, Rollen und Welten als getrennte strukturelle Objekte, und wir evaluieren gegen Aufgaben, die jedes Falten bestrafen.
Wo die Wissenschaft auf das System trifft
Bindung
Wie sich Rollen-Füller-Bindung unter Rollentausch und ausgelassener Evaluierung verhält — und was herausfällt, wenn nicht.
Lebenslange Identität
Wie Langzeitgedächtnis konsolidiert, ohne frühere Welten zu überschreiben, gemessen an amnestischen Kontrollen.
Slot-faktorisiert vs. Byte-Ebene, gemessen
Ausgelassen, Multi-Seed. Dieselbe Modellklasse evaluiert unter zwei Bindungsregimen. Wo das System über explizite Slots verfügt, sind Rollentausch und ausgelassene Kombinationen nicht adversariell.
Aufgabe Slot-faktorisiert Byte-Ebene Anmerkungen
compositional held-out role-filler combinations · n=5
relational simple subject-verb-object scenes · n=5
role-swap identical content, roles permuted · n=5
naming name-targeted prefix-LM, held-out · n=5
Der Gewinn liegt im Bindungsregime, nicht in der Architektur. Wir messen dieselbe Backbone-Familie in beiden Spalten, sodass der Vergleich die strukturelle Wahl isoliert.
Konsolidierung, kein Überschreiben
Ein Controller, der konsolidiert, behält jede Welt, die er gesehen hat. Ein amnestischer Controller — dieselben Daten, dieselbe Rechenleistung, keine Konsolidierung — verliert frühere Welten, sobald neue eintreffen.
Was ein sauberes A/B nicht überstand
Die Wette, die übersteht, liegt auf Zielfunktion und Bindung. Wo ein verlockender architektonischer Anspruch dies nicht tut, sagen wir es auf der Seite.
fairer Wettkampf bei Kontinuität ist ein Negativergebnis
Unter einem sauberen A/B-Test, bei dem zwei Backbones dieselbe Lernregel teilen, schlägt das entwicklungsbiologische Substrat einen starken Transformer bei lebenslanger Retention nicht. Wir sagen es.
gemessen · retain 0.66 ± 0.25 vs 0.94 ± 0.03
Benennung ist nicht architekturgebunden
Ein Transformer erreicht im selben Harness einen perfekten Benennungswert. Der Gewinn bei der Benennung liegt in der Zielfunktion und der Aufzucht, nicht im Substrat.
gemessen · transformer naming = 1.00 held-out
C > A ist nicht sauber
Über n=5 Seeds liegt der Abstand zwischen dem entwicklungsbiologischen und dem starken Baseline-Modell deutlich innerhalb der Fehlerbalken. Wir beanspruchen dort keinen Substrat-Gewinn.
gemessen · gap inside ± 0.24
Eine wissenschaftliche Wette, ehrlich evaluiert
Wir veröffentlichen Negativergebnisse. Wo ein Anspruch auf Architektur-Priors einen sauberen A/B-Test nicht übersteht, sagen wir es. Die Wette, die übersteht, liegt auf Zielfunktion und Bindung, nicht darauf, welches Substrat man obenauf prägt.
Querschnitte
Kognition ist das Substrat, auf dem alles andere ruht
Dieselben Bindungs- und Konsolidierungsprimitiven tauchen in unseren Forschungsprogrammen auf — strukturiertes Gedächtnis, Evals, Alignment — und in jedem dauerhaft laufenden Produktivsystem, das wir ausliefern.