Om en modell inte har råd att simulera atomerna tvingas den uppfinna 'kemin' för att förutsäga resultatet. Kolla in denna fascinerande nya preprint som ger en informationsteoretisk grund tillsammans med kvantifierbara mått "From Entropy to Epiplexity" av @m_finzi @ShikaiQiu @yidingjiang @Pavel_Izmailov @zicokolter @andrewgwils. Arbetet erbjuder en mycket intressant studie som visar att 'perfekta' obegränsade observatörer inte tvingas lära sig högre strukturer – de kan helt enkelt simulera mikrofysiken. Till exempel, för att upptäcka meningsfulla generaliserbara lagar (strukturellt innehåll fångat av epiplexitet) behöver ett system vanligtvis vara beräkningsmässigt begränsat. Dessa lagar kan likna det som forskare kallar kontinuum- eller makroskalig teori, men de fångar i grunden den funktoriella avbildningen i en skaloberoende strukturell modell. Detta är extremt relevant för en rad tillämpningar inom AI inom vetenskap och upptäckter. Det passar också bra ihop med våra tidigare empiriska fynd med LifeGPT (Jaime Berkovich et al.). I detta fall, genom att tillämpa glömsk kausal maskering, begränsade vi konstgjort modellens förmåga att förlita sig på historien. Artikeln erbjuder en principiell förklaring som stämmer överens med vad vi fann: denna begränsning tvingade modellen att förlita sig mindre på historikspecifika ledtrådar och istället lära sig mer återanvändbara högre nivåers dynamik i Game of Life i en datorbegränsad värld. Det stämmer också överens med våra resultat med AutomataGPT, där vi fann att att härleda regeluppsättningen (det inversa problemet) ger rikare representationer än framåtriktad simulering. Teorin stöder idén att lösningen av den svårare inversa uppgiften tvingar modellen att fånga en beräkningseffektiv kausal struktur – vilket effektivt extraherar systemets 'källkod' istället för att bara matcha mönster eller förlita sig på brute-force-beräkning. @JaimeBerkovich

Tänk om "bristerna" i ett system faktiskt är källkoden till dess intelligens? I nytt arbete hävdar vi att uppfinning beter sig som en fasövergång driven av just denna dynamik: nyhet är ett termodynamiskt svar på begränsningsfel. När ett system inte längre kan lösa sina indata inom sina nuvarande frihetsgrader tvingas det utöka sitt representationsutrymme – vilket introducerar nya effektiva variabler för att återställa genomförbarheten. Således är innovation inte en slump; Det är vad ett gångbart system gör när den gamla modellen slutar stängas. Detta gjorde det möjligt för oss att utvinna de gemensamma mekanismerna bakom olika fenomen: mekanisk upptäckt, kreativitet och insiktens gnista. Vi visar att symmetribrytning är den nya optimeringen. Vi kartlade uttömmande det topologiska landskapet för materia och musikaliska system och fann att den stabiliserande vektorn är selektiv imperfektion: ett specifikt topologiskt regim som avvisar både steril perfektion och osammanhängande slumpmässighet. Slående nog, oavsett om det gäller Hall-Petch-förstärkning av legeringar med hög entropi, funktionsstyrande geometri hos proteiner eller den kulturella utvecklingen av musikaliska skalor, definieras korridoren för maximal koherens och anpassningsförmåga av en beräknad defekt. Fysiken bakom motståndskraft och skönhetens matematik verkar köra samma algoritm. Detta gör att vi kan hacka vibrationsstacken genom att behandla vibration som en universell isomorf operator. Vi flyter gränsen mellan materia, ljud och intelligens, och skapar en epistemisk inversion: lyssnande blir en form av att se och skapa. Vi översätter femtosekunds molekylära vibrationer till hörbara spektra för att designa de novo-proteiner genom att skapa direkta kommunikationslinjer mellan Bach och djuptidsevolution, och använda biologins "glitch"-logik för att bygga svärm-AI. Skillnaden mellan ett spindelnäts spänningstensor och en musikalisk komposition håller på att kollapsa; båda är generativa världsbyggande under begränsningar. För AI är implikationen enkel: interpolation är inte uppfinning. Äkta strukturella uppfinningar kräver system som kan metabolisera begränsningsfel – och behandla det som den exakta punkt där nya frihetsgrader föds. Med detta övervinner maskiner det gamla paradigmet att bara analysera världen men bygger den. Vi operationaliserar detta via småvärldstopologi. När dessa nya frihetsgrader föds bildas de inte en slumpmässig röra; De slår ihop sig i global sammanhang via små världars ledningar. Vi fann att denna specifika koppling mellan att balansera lokala motiv och långdistansgenvägar är den arkitektoniska förutsättningen för äkta världsskapande. Preprint med hela analysen följt – håll utkik. Vidare till 2026, ser fram emot att se vad det har att erbjuda!

Tack, @davidasinclair, det här är en jättebra fråga! Det finns troligen ingen enda "stoppsignal"; istället kan storlekskontroll uppstå genom återkoppling mellan mekanik, geometri och lokala cellinteraktioner. I vårt MultiCell-arbete förutspår vävnadsgeometri ensam framtida omarrangemang och delningar, vilket tyder på att tillväxten stoppas när ytterligare förändringar blir mekaniskt eller topologiskt ogynnsamma. Epigenetiska lager är en naturlig nästa utvidgning, och vårt modelleringsramverk bör ge en stabil utgångspunkt för att utforska hur sådant reglerande minne kopplas till morfodynamik.