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Kontinuierliche Achse
Modelle · Forschungsvorschau
Die meisten Modelle wählen eine Architektur.
Dieses bewegt sich entlang ihr.
Eine Architektur auf einer kontinuierlichen Achse — von perfektem Abruf bis zu scharfer Aufmerksamkeit, je nach Eingabe abgestimmt.
2
Verschmolzene Koordinaten
0.000
Endpunkt-Parität
Kategorie
Vereinheitlicht dual-achsig · Generation 1
Architektur
Eine lernbare Koordinate, kein festes Design
Enthält
Marrow und Loom als exakte Endpunkte
Aufgezogen von
Atelier-Entwicklungsloop
Was Loominum 1 ist
Die Architektur ist eine Koordinate, die das Modell verschieben kann
Loominum basiert auf einer einzigen Idee: Die Wahl der Architektur sollte nicht einmalig vor dem Training getroffen und dann eingefroren werden. Sein maßgeblicher Readout besitzt eine einzelne Abklingkoordinate. An einem Extrempunkt entspricht er exakt einer Fast-Weight-Abrufregel — Marrow, perfektes Gedächtnis. Mit wachsender Koordinate wird er zu einem dissipativen zeitkontinuierlichen Feld — Loom, das das jüngste Signal bevorzugt und das Veraltete verblassen lässt. Eine zweite Koordinate regelt die Schärfe der Aufmerksamkeit, von weicher Mittelung bis hin zur einzelnen scharfen Auswahl. Das Modell überspannt diesen gesamten Raum und kann für die jeweilige Aufgabe am richtigen Punkt landen, statt ihn im Voraus zu erraten.
Gemessen
Zahlen, keine Adjektive
Geerdet, über Seeds gemittelt und reproduzierbar. Die Achse ist bewiesen – nicht behauptet.
0 → 94%
Open-Vocabulary-Benennung, von Grund auf
Aus ca. 300 verankerten Beispielen pro Konzept. Ein frisches, untrainiertes Modell erzielt 0 % — es lernt also wirklich, statt zu memorisieren.
+0.044
Dual-Achsen-Fusion gegenüber der besten Einzelachse
Der verschmolzene Head erreicht 0,94 gegenüber 0,90 für die stärkste Einzelkoordinate, über fünf Seeds.
exakt
Endpunkte stimmen mit bekannten Architekturen überein
An seinen Grenzen reproduziert die Achse die Fast-Weight- und Pooling-Regeln bis auf numerische Null (Parität 0,000e+00).
Wie es funktioniert
Drei strukturelle Ideen
Loominum ist kein größerer Transformer und kein externer Router. Der Polymorphismus steckt in der Gleichung selbst.
C1
Eine Achse, viele Architekturen
Der Feld-Readout hat eine einzelne Abklingkoordinate. An einem Ende reproduziert er bitgenau eine Fast-Weight-Abrufregel; am anderen ein dissipatves zeitkontinuierliches Feld. Dieselbe Gleichung, verschoben — keine zwei zusammengeschraubten Modelle.
C2
Zwei Koordinaten, verschmolzen
Eine zweite Koordinate steuert die Aufmerksamkeitsschärfe, von weicher Mittelung bis nahezu Argmax-Auswahl. Die beiden Readouts verschmelzen zu einem einzigen Head — einer sorgt für Stabilität, der andere für Selektion — und gemeinsam übertreffen sie jeden einzelnen.
C3
Aufgezogen, nicht nur trainiert
Atelier zieht Loominum mit verankerten Episoden auf. Es lernt, die Welt aus wenigen hundert Beispielen pro Konzept zu benennen, und was es lernt, übersteht das Löschen seines Schnellgedächtnisses — konsolidiertes Wissen, keine Nachschlagetabelle.
Belege, keine Adjektive
Warum wir all das mit ruhiger Miene sagen können
Die kontinuierliche Achse ist eine Behauptung, die leicht aufzustellen und schwer zu belegen ist. Das steht dahinter.
Die Endpunkte sind exakt
Schiebt man die Koordinate an das eine Limit, reproduziert das Modell eine Fast-Weight-Abrufregel Bit für Bit; schiebt man sie ans andere, wird es zu einem dissipativen Feld in kontinuierlicher Zeit. Die Endpunkte stimmen mit bekannten Designs bis zur numerischen Null überein – nicht annähernd, sondern exakt.
Die Verschmelzung schlägt jede einzeln
Die beiden Koordinaten verschmelzen zu einem einzigen Kopf – die eine liefert Stabilität, die andere Selektion. Das verschmolzene Modell übertrifft die stärkste Einzelkoordinate bei jedem ausgeführten Seed, nicht nur im Mittel.
Gelernt, nicht nachgeschlagen
Löscht man den schnellen Speicher des Modells, benennt es weiterhin zurückgehaltene, verrauschte Instanzen, die es bei dieser Einstellung nie gesehen hat. Was es gelernt hat, hat sich zu dauerhafter Struktur verfestigt – das kann eine Nachschlagetabelle nicht.
Großgezogen, nicht destilliert
Atelier zieht Loominum mit geerdeten Episoden groß – eine Handvoll Beispiele pro Konzept, mit schlafähnlicher Konsolidierung – statt den Text eines größeren Modells zu kopieren. Es erarbeitet sich sein Wissen.
Wo Loominum passt
Ein Modell statt eines ganzen Regals
Ein Regler zwischen Architekturen
Anstatt sich vor dem Training auf ein Design festzulegen, bewegt man sich entlang der Achse und misst, wo die Aufgabe tatsächlich landen möchte. Die Architektur wird zu etwas, das man einstellt — nicht rät.
Anpassung pro Eingabe
Loominum kann seine eigene Abrufkoordinate aus der Signalstruktur ableiten — je nach Eingabe auf Gedächtnis oder Aktualität stützend — und erfasst dabei fast den gesamten Gewinn einer manuell gesetzten Koordinate.
Gemeinsame Engine mit der Siliziumlinie
Aufgebaut auf demselben dissipativen Feld wie RL-L1 und dem Obsidian-Silizium, sodass Modell und Substrat auf einer gemeinsamen Physik konvergieren statt auf zwei getrennten.
