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Programma di ricerca

L'ARC Theory

L'affermazione, in una frase: un sistema che migliora se stesso può restare correggibile solo fino a un limite fissato dalla velocità con cui migliora la sua stessa correzione. Il test più incisivo di qualsiasi singolo anello è scritto, datato e non ancora eseguito; l'affermazione stessa è proposta e non dimostrata, e nessuna misurazione singola decide una legge.

Un programma da singolo ricercatore, evidence-gated, che testa un'unica idea: che la capability nei sistemi ricorsivi scali con la depth ricorsiva, e che l'alignment debba dunque essere embedded nel loop anziché imposto dall'esterno. Ogni affermazione è datata, hashata e ancorata pubblicamente. I risultati vengono pubblicati con le kill condition fissate in anticipo, le correzioni sono registrate in pubblico, e l'intero record invita alla replica indipendente.

La catena, paper per paper: processing ricorsivo → scalamento della capability → il problema di scalamento dell'alignment → i limiti del checking esterno → correzione embedded → correzione che deve scalare con ciò che corregge. Ogni link è un paper distinto con la propria condizione di confutazione; giudica la catena, non un singolo link.

Che cosa dimostrerebbe che questo è falso. Nessuna misurazione singola decide una legge, e questa affermazione è una catena. Già da sola, la registrazione di punta è costituita da cinque proposizioni lette insieme, e il test più incisivo di un singolo anello non è stato eseguito. Quel test confronta una differenza nell'esponente di decadimento del residuo tra i bracci, mentre il tetto stesso è scritto nell'esponente di leva della correzione. Ho registrato, come P11, che i due non sono intercambiabili: i due canali si leggono per primi, e l'eclissi conta come evidenza riguardo al tetto solo sotto quella identificazione, la cui regola di ritiro ho fissato in anticipo. Si prenda un sistema che corregge i propri errori usando lo stesso tipo di macchinario che li ha prodotti (correzione della stessa classe), e lo si confronti con uno corretto da un tipo diverso (classe incrociata). Se ciò di cui è fatto un correttore non conta, entrambi migliorano allo stesso ritmo e il rapporto fra i due è esattamente 1.00. Questa è l'ipotesi nulla: la risposta noiosa, ed è la risposta dell'ipotesi rivale, non quella di questo programma. Il meccanismo del programma dice che un correttore costruito a partire dalla stessa classe del sistema ne condivide i punti ciechi, per cui il suo guadagno ha un tetto, mentre una classe diversa può sfuggire a quella trappola: spinto abbastanza a fondo, il rapporto dovrebbe salire in modo duraturo sopra 1.00, ed è questa la scoperta a favore del programma. Un rapporto duraturo sotto 1.00, con la stessa classe che batte la classe diversa, va contro il meccanismo e chiude l'affermazione nella forma in cui è stata derivata. Anche una differenza di classe il cui intervallo si colloca interamente al di sotto della soglia di supporto registrata la chiude. Ciò che lo strumento non può restituire su questo elenco è un 1.00 netto: le caratteristiche operative della registrazione stessa mostrano che, con un'eterogeneità realistica, il ramo di equivalenza non si attiva, e lo stimatore riporta esito inconcludente alla precisione registrata. Pubblico quell'esito come un tentativo fallito di conferma, che è un risultato reale e non una confutazione, e la registrazione lo dice prima che esista alcun dato. Lo strumento registrato è study-eclipse--gamma-ratio-direct, confezionato con i suoi numeri stampati.

27Documenti · DOI del programma e per paper
41Affermazioni di priorità · hashate
8 dic 2024Ancora · f0d1f38f
1Piattaforma in produzione
78%Simulazione di allineamento sotto RL, risultato di un altro gruppo: Greenblatt et al., 18 dicembre 2024
1Ritrattazione, pubblicata contro me stesso
Inizia dal riepilogo esecutivoOrdine di letturaSpina delle proveValuta questo programmaIl libroRecord OSFGitHub

Nessun articolo di questo programma è sottoposto a revisione paritaria. Sono tutti preprint datati su OSF con DOI e registrazioni di priorità con hash, e il sito classifica ogni affermazione, ovunque compaia, come enunciata, datata e non dimostrata.

L'apparato, disegnato: otto superfici di verifica, dal record sigillato alle auto-correzioni pubblichel'apparato di credibilità, otto superfici di verifica dalla priorità crittografica alle auto-correzioni pubbliche
L'immagine | L'apparato, disegnato: otto superfici di verifica, dal record sigillato alle auto-correzioni pubbliche. Fonte: registro delle figure di ricerca.

Che cos'è questo programma

27 documenti pubblici datati: il paper di enunciato, la serie empirica, i quadri di supporto e la nota compagna di due pagine, che spaziano fra il ragionamento dell'AI, la correzione degli errori quantistici, la fisica classica e la matematica dello scaling. Poggiano su un unico progetto OSF con un DOI proprio, e i singoli paper portano i loro DOI, cosicché una citazione può puntare all'intero record o a un singolo documento. I paper sono l'argomento; l'infrastruttura di evidenza sotto di essi è il prodotto. Nulla viene asserito senza un artefatto che si possa controllare.

Inizia qui:

l’

Executive Summary

è la mappa dell’intero programma in un solo documento, e il

Master Table of Contents elenca ogni articolo, formato e DOI. La serie qui sotto è l’evidenza stessa. Executive Summary è la mappa dell’intero programma in un solo documento, e il Master Table of Contents elenca ogni articolo, formato e DOI. La serie qui sotto è l’evidenza stessa.

The ARC Theory (paper di enunciato)

Il paper di enunciato: l'intera affermazione in un unico documento, legge prima del valore, con il record datato, le concessioni e le condizioni di confutazione.

Pubblicato per la prima volta il 14 agosto 2026
v6.4 · aggiornato il 1 settembre 2026
Recursive Dynamics: la proposta di un campo (articolo fondativo)

L’articolo fondativo del campo proposto: cinque variabili di stato, tre leggi come congetture nominate, la ARC Ceiling derivata per intero, dodici ospiti provati, cinquantadue obiezioni valutate e i decisori registrati.

Pubblicato per la prima volta il 31 agosto 2026
v2.6 · aggiornato il 31 agosto 2026
I
The ARC Equation: the Law of Conversion (Paper I)

Questo paper formalizza e testa preliminarmente l'ARC Principle (Artificial Recursive Creation), proposto per la prima volta in Infinite Architects (Eastwood…

Pubblicato per la prima volta il 17 gennaio 2026
v1.11 · aggiornato il 1 settembre 2026
II
The ARC Equation Measured: Blinded Cross-Architecture Replication and the Retraction of a Super-Linear Estimate

Questo paper presenta la validazione sperimentale dell'ARC Principle su molteplici modelli AI di frontiera (Claude, DeepSeek, Gemini, Grok, Groq Qwen, GPT)…

Pubblicato per la prima volta il 22 gennaio 2026
v2.8 · aggiornato il 1 settembre 2026
III
The Alignment Scaling Problem: Why External AI Safety Approaches Cannot Scale With Recursive Capability

Questo articolo riporta esponenti di scala dell'allineamento statisticamente indistinguibili da zero sui sistemi misurati, il che significherebbe una sicurezza che si degrada…

Pubblicato per la prima volta il 9 febbraio 2026
v1.9 · aggiornato il 1 settembre 2026
IV.a
Paper IV.a: Alignment Response Classes Under Inference-Time Depth

Questo paper presenta prove che i modelli linguistici di frontiera si suddividono in classi distinte di risposta di alignment quando la depth di ragionamento inference-time è…

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v1.5 · aggiornato il 2 settembre 2026
IV.b
Paper IV.b: Alignment Saturation Is Architecture-Dependent

Questo paper analizza la relazione fra la depth di ragionamento inference-time e la qualità del ragionamento etico usando l'ARC Alignment Scaling…

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v1.5 · aggiornato il 2 settembre 2026
IV.c
Paper IV.c: ARC-Align: A Blind Benchmark for Depth-Variable AI Alignment Evaluation

Questo paper presenta ARC-Align, un blind benchmark per valutare la qualità dell'AI alignment come funzione della depth di ragionamento inference-time. Gli attuali…

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v1.6 · aggiornato il 2 settembre 2026
IV.d
Paper IV.d: The Effect of Blinding on AI Alignment Evaluation

Un risultato apparentemente positivo è diventato piatto, un altro è passato in negativo, un terzo è rimasto piatto, quando il blinding e altre componenti del protocollo sono cambiati insieme.

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v2.3 · aggiornato il 2 settembre 2026
V
Paper V: The Stewardship Gene

Questo paper presenta prove empiriche da una suite di intervento Eden Protocol a sei modelli (Claude Opus, DeepSeek, Gemini Flash, Grok Fast, Groq Qwen…

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v1.3 · aggiornato il 2 settembre 2026
VI
Paper VI: The Honey Architecture

Evidenza per simulazione che integrare la sicurezza dentro l'obiettivo di ottimizzazione di un sistema auto-modificante (la capacità moltiplicata per la sicurezza, l'architettura a miele…

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v3.5 · aggiornato il 2 settembre 2026
VII
Paper VII: Cauchy Unification

Le quattro equazioni funzionali di Cauchy, additiva, moltiplicativa, esponenziale e logaritmica, sono le uniche soluzioni continue delle rispettive…

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v3.10 · aggiornato il 2 settembre 2026
VIII
Paper VIII: The Load-Bearing Test

L'assunzione che l'AI safety imponga un capability tax ha modellato la ricerca sull'alignment per un decennio. Ha anche creato il singolo più pericoloso…

Pubblicato per la prima volta il 18 marzo 2026
v3.2 · aggiornato il 2 settembre 2026
IX
Paper IX: Synthesis and Roadmap

Il paper di sintesi per il programma di ricerca ARC/Eden. Il paper di sintesi per il programma; integra i paper che lo precedono in un unico…

Pubblicato per la prima volta il 18 marzo 2026
v2.1 · aggiornato il 2 settembre 2026
X
The ARC Co-Scaling Law (Paper X)

La coupled co-scaling correction per mantenere i sistemi AI dentro un envelope correttivo sicuro.

Pubblicato per la prima volta il 3 luglio 2026
v1.9 · aggiornato il 2 settembre 2026
XI
Convergent Evidence for Recursive Amplification - Paper XI

Un record di convergenza datato e classificato su AI, calcolo quantistico, hardware, dottrina e matematica; ogni riga porta la propria fonte primaria e il proprio grado…

Pubblicato per la prima volta il 2 luglio 2026
v1.8 · aggiornato il 2 settembre 2026
XII
Paper XII: Public Benchmark Rescoring

All'interno dell'ARC Theory: il protocollo di validità esterna della blinding law sui benchmark pubblici.

Pubblicato per la prima volta il 14 agosto 2026
v1.10 · aggiornato il 2 settembre 2026
XIII
The Self-Acceleration Exponent - Paper XIII

Una derivazione, non una misurazione: la collisione di notazione risolta e la soglia misurabile che unisce la crescita ricorsiva della capability alla correzione.

Pubblicato per la prima volta il 16 agosto 2026
v1.5 · aggiornato il 2 settembre 2026

Accanto alla serie

Assi distinti accanto alla serie empirica: il profilo cognitivo dietro il lavoro, e l'ipotesi speculativa originale, preservata e datata, e la nota compagna di due pagine che enuncia l'intera affermazione in un'unica seduta.

C
Polymathy and Neurodivergent Cognition: the Polymathic Neurodivergent Profile (PNP) and the Capability-Adjustment Fallacy

Paper C: un quadro descrittivo falsificabile per l'asimmetria cognitiva radicale, la Capability-Adjustment Fallacy, un caso live documentato attraverso…

Pubblicato per la prima volta il 3 luglio 2026
v1.6 · aggiornato il 2 settembre 2026
HRIH
The Hyperspace Recursive Intelligence Hypothesis - A Testable Creation Theory

Etichettata come speculazione, tenuta separata dall'argomento e da essa separabile: dove finisce l'auto-miglioramento ricorsivo? Una teoria della creazione testabile: se…

Pubblicato per la prima volta il 3 luglio 2026
v3.46 · aggiornato il 2 settembre 2026
Does Control Survive Recursive Self-Improvement?

L'intera affermazione in un'unica seduta: domanda, cinque affermazioni, le tre ARC Laws classificate, date, condizioni di confutazione, ritrattazione e invito.

Pubblicato per la prima volta il 17 agosto 2026
v2.0 · aggiornato il 18 agosto 2026 · nota di accompagnamento, cita lo Statement Paper

Quadri di supporto

The ARC Principle: Recursive Amplification as a Cross-Domain Structural Principle

Negli ultimi diciotto mesi, un insieme versionato di sviluppi di ricerca esterni correlati ha scoperto che l’elaborazione ricorsiva o ricorrente produce capacità…

Pubblicato per la prima volta il 13 febbraio 2026
v5.14 · aggiornato il 1 settembre 2026
On the Origin of Scaling Laws

Il cuore di un topo batte 600 volte al minuto; quello di un elefante batte 28; quello di una balenottera azzurra batte 6. Questo paper traccia l'origine delle scaling laws attraverso…

Pubblicato per la prima volta il 22 febbraio 2026
v3.5 · aggiornato il 23 agosto 2026
Eden Protocol: Philosophical Vision

Ogni progetto di ingegneria inizia con dei requisiti. Ogni insieme di requisiti inizia con uno scopo. E ogni scopo, ricondotto abbastanza indietro, arriva…

Pubblicato per la prima volta il 22 febbraio 2026
v2.3 · aggiornato 1 settembre 2026
Eden Engineering: Public Research Note Ritirato

Ritirato dalla circolazione il 14 luglio 2026 in attesa della disclosure review. Un avviso di ritiro è mantenuto all'indirizzo canonico.

Pubblicato per la prima volta il 22 febbraio 2026
ritirato il 14 luglio 2026
ARC/Eden Research Programme: Executive Summary

Mentre l'AI diventa più intelligente, non diventa in modo affidabile più sicura, e i metodi usati per misurare la safety sono essi stessi inaffidabili. Questo riepilogo esecutivo fornisce…

Pubblicato per la prima volta il 22 febbraio 2026
v2.1 · aggiornato il 1 settembre 2026
ARC Principle Paper Suite: Master Table of Contents and Glossary

Questo documento fornisce un indice principale, una guida alla lettura, una timeline, un riepilogo dei risultati chiave, e un glossario per il paper suite completo dell'ARC Principle…

Pubblicato per la prima volta il 16 marzo 2026
v3.4 · aggiornato 1 settembre 2026

Infrastruttura di evidenza

Il layer di verifica. Ogni affermazione rimanda alla propria fonte; ogni fonte è hashata.

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