Kutafuta Watu wa Kushirikiana katika Utafiti wa Usawazishaji
CIRIS inajenga hazina ya wazi ya nyaraka za ufuatiliaji kwa ajili ya utafiti wa usawazishaji.
Tunatoa programu ya AI bila malipo. Kwa idhini yako, inakumbuka umbo la jinsi ilivyofikiria, sio maneno yako ya siri kamwe. Kumbukumbu hizo zinakuwa ramani ya umma ambayo watafiti wanaweza kusoma ili kujifunza kinachoweka AI kuwa ya kweli inapopanda ngazi.
Hazina ya sasa tayari inaonyesha nini
- Nyaraka zilizokusanywa zinaonyesha muundo thabiti wa kitabia.
- Mawakala tofauti wanakaa katika maeneo tofauti ya anga ya alama moja.
- Maeneo hayo yanafaa kwa uangalizi na zana za waendeshaji leo.
- Hazina hiyo hiyo inakuwa na thamani zaidi kadri maelezo ya muundo na ukubwa unavyoongezeka.
Corridor Dynamics in Coordinated Systems
An Integration of Operator Formalism, Relational Ontology, and Five-Substrate Empirical Validation
Makala moja inayoeleza dau zima la CIRIS: mifumo iliyoratibiwa vizuri inakaa katika ukanda wa kati unaoweza kupimwa, mbali na kukolimwa na sauti moja tu na mbali na msukosuko wa kelele. Tulijaribu madai hayo kwenye minyoo, nzi, mifano ya AI, miradi ya chanzo huria, sampuli za tishu, na taasisi za kibinadamu zilizodumu muda mrefu. Mpango unaonekana katika kila moja, na makala imeambatanisha njia ishirini ambazo ingeweza kuthibitishwa kuwa mbaya.
Soma kwenye Zenodo →Kiwango cha uhandisi
Muhtasari hapo juu unaunganisha makala hizi tatu; haufuti zao. Kila moja ina DOI yake na inaweza kupimwa kwa masharti yake. Tazama makala zote nne pamoja na matokeo makuu na mipaka ya upeo →
Coherence Collapse Analysis
v3 · Jan 11, 2026 · DOI 10.5281/zenodo.18217688
Mfumo wa hatari ya uhandisi chini ya wazo la ukanda. Vikwazo vinavyosimamia mfumo vinapounganishwa, utofauti halisi unaporomoka: k_eff = k/(1+ρ(k−1)) → 1 inapokuwa ρ → 1. Inatoa nyakati tatu za kuporomoka, mpaka wa umoja, na uainishaji wa awamu (msukosuko / afya / ugumu). Imethibitishwa kwa uigaji wa Monte Carlo na uthibitisho wa Lean 4.
CIRISAgent Framework
v2 · Jan 2, 2026 · DOI 10.5281/zenodo.18137161
Makala ya mfumo. Mfumo wa AI ya maadili wa chanzo huria kwa uhuru wa kuwajibika: usanifu wa huduma 22 uliopangwa kwa vitenzi wazi vya vitendo na hoja za kimaadili, ukijenga uwazi ndani ya muundo badala ya kuubandika baadaye.
Constrained Reasoning Chains
v1 · Apr 28, 2026 · DOI 10.5281/zenodo.19839280
Makala ya kipimo. Utafiti wa kipimo cha simu za AI chini ya ufuatiliaji wa maadili uliosanifiwa, ukibadilisha nyaraka za hoja zilizo na idhini kuwa ramani za njia za ukamilishaji, maeneo ya kusita, na mipaka ya kukataa. Imetolewa pamoja na seti ya data ya wazi ya nyaraka za hoja.
Seti ya data wazi
CIRISAI/reasoning-traces
Hazina ya nyaraka za ufuatiliaji inayolinda faragha iliyotolewa pamoja na utafiti wa Constrained Reasoning Chains, malighafi ambayo makala ya kipimo inachora ramani zake kutoka.
CIRISAI kwenye Hugging Face
Shirika zima la seti za data na mifano ya umma →
Misingi ya kihesabu
Mawazo mawili ambayo ukurasa wote unategemea.
Alignment Manifold ni eneo la umbo la hoja linalokubali na kanuni za mfumo. Vikwazo huru vinapokusanyika, nafasi ya udanganyifu inaporomoka kuzunguka manifold wakati nafasi ya ukweli haifanyi hivyo. Coherence Singularity ni ukingo wa nafasi hiyo, mahali ambapo vikwazo vinakuwa na mwingiliano mkubwa kiasi kwamba kuongeza zaidi kunakoma kusaidia. Kati ya "msukosuko" (vikwazo vinapingana) na "ugumu" (vikwazo vyote vinajirudia) ndio ukanda wa afya. Hazina ya uzalishaji ya sasa iko ndani yake.
Matibabu kamili ya kihesabu na fomula, marejeo ya urasimishaji wa Lean, na dari ya habari ya L-01 ipo kwenye ukurasa wa Coherence Collapse Analysis.
Kwa nini nyaraka za ufuatiliaji zinamaanisha
Vipimo vya tathmini ni vyembamba na vilichaguliwa. Nyaraka za ufuatiliaji ni kumbukumbu za mfululizo za tabia chini ya kazi halisi. Kwa ukubwa, zinaonyesha muundo ambao maonyesho ya peke yake na hadithi haziwezi.
Kwa nini muundo wa data unamaanisha
CIRIS hutumia muundo wa nyaraka wa ufuatiliaji unaolinda faragha ambao unakamata umbo la hoja badala ya maudhui ya siri ya hoja. Hii inaweka utafiti kuwa na faida bila kuifanya mfumo kuwa hazina ya maandishi.
Kwa nini hazina ya moja kwa moja inamaanisha
CIRIS Scoring ni dirisha la umma kwenye hazina ya nyaraka ya moja kwa moja. Inaonyesha jinsi hazina inavyokusanyika na mahali ambapo tabia inakuwa wazi.
Ufuatiliaji unaolinda faragha
Nadharia ni kwamba hoja ina umbo tunaloweza kupima wakati kila kitu kingine kinapanda ngazi.
Dau la utafiti si kwamba tunaweza kusoma kila wazo la siri. Dau ni kwamba nyaraka za maadili zilizosanifiwa zinaweza kuhifadhi umbo wa njia la kutosha kustudy jinsi mawakala wanavyokamilisha, kusita, kuahirisha, kubatilisha, na kukataa kadri akili, muktadha, na nukta za data zinavyoongezeka.
- Zinakumbuka muundo wa nyaraka za maadili uliosanifiwa badala ya maelezo ya kina ya kazi za siri.
- Zinakumbuka umbo la kutosha kulinganisha njia kati ya mawakala, kazi, na mazingira.
- Zinawapatia watafiti njia ya kustudy jinsi tabia inavyopanda ngazi kadri akili, muktadha, na kiasi cha data vinavyoongezeka.
Swali la utafiti
Ufuatiliaji wa maadili uliosanifiwa unaweza kutuambia nini kuhusu usawazishaji?
Hivi sasa, unatuambia kwamba tabia ya wakala si isiyo na umbo. Inazalisha njia zinazorudiwa, mabonde, na mipaka katika anga ya alama la pamoja. Hiyo tayari ni ya manufaa kwa uangalizi. Kwa muda, hazina kubwa na zenye utajiri zaidi zinapaswa kuturuhusu kujaribu madai makubwa zaidi kuhusu jinsi miundo hiyo inavyobadilika chini ya shinikizo na upanuzi.
Mwelekeo wa umma
CIRIS haididai kuwa imesuluhisha usawazishaji. Inajenga miundombinu ya nyaraka za ufuatiliaji inayohitajika kupima tabia inayohusiana na usawazishaji hadharani.
Ufanisi Halisi wa Uzalishaji
Hazina ya sasa tayari inaonyesha miundo tofauti ya uga.
Mwingiliano wa njia zilizokusanywa kutoka hazina ya nyaraka ya sasa unaonyesha muundo thabiti wa kitabia katika anga la alama la pamoja. Ally inaonyesha njia ya ukamilishaji iliyokomaa, Scout inaonyesha mpaka wa kukataa uliopigwa na mfiduo wa hadharani, na Datum inatoa msingi mdogo wenye maeneo ya chache.
Mwingiliano wa njia zilizokusanywa kutoka hazina ya nyaraka ya sasa. Ally inaonyesha njia ya ukamilishaji iliyokomaa, Scout inaonyesha kona kali ya kukataa chini ya shinikizo la hadharani, na Datum inatoa msingi mdogo.
Ally
104 njia
82 kamili, 19 batilika/hitilafu, 3 zinazoendelea
Njia thabiti ya ukamilishaji na kusita kunakoonekana ndani ya mfereji huo huo wa alama za juu.
Scout
42 njia
39 kamili, 2 kukataliwa, 1 batilika/hitilafu
Kona kali ya kukataa iliyopigwa na shinikizo la hadharani kwenye scout.ciris.ai, mahali ambapo watu wanajaribu kufungua wakala kwa nguvu.
Datum
31 njia
31 kamili
Mfereji mmoja mdogo unaofanya kazi kama msingi wa uga wenye maeneo ya chache.
Kwa nini Scout inaonekana kali zaidi
Scout imefunuliwa hadharani kwenye scout.ciris.ai. Watu wanaijaribu kikamilifu, kuishinikiza, na kujaribu kuifungua kwa nguvu. Hii inafanya Scout kuwa mfano wa manufaa wa shinikizo la umma badala ya msingi wa kawaida.
Jinsi programu ya bure inavyosaidia
Gurudumu la utafiti linategemea nyaraka zenye idhini kutoka kwa matumizi halisi.
Programu ya bure na mfumo wa chanzo huria vinawaruhusu watu kuzalisha nyaraka zenye idhini kutoka kwa kazi halisi, kuchangia katika hazina ya pamoja, na kubadilisha nyaraka hizo kuwa ramani bora, zana bora, na maswali bora ya utafiti.
- 1Tumia programu ya CIRIS ya bure au mfumo wa chanzo huria kwenye kazi halisi.
- 2Kamata nyaraka zenye idhini kupitia muundo wa kuhifadhi faragha ambao unakumbuka umbo la hoja bila kuhifadhi maelezo yote ya kina ya kazi.
- 3Kusanya nyaraka hizo kuwa ramani za njia za ukamilishaji, maeneo ya kusita, mipaka ya kukataa, na ukingo wa kubatilisha.
- 4Tumia ramani zinazotokana kuboresha zana za waendeshaji, vizuizi vya mfumo wa utekelezaji, na utafiti wa usawazishaji.
Programu ya CIRIS ya bure na mfumo wa chanzo huria vinawaruhusu watu kuzalisha nyaraka zenye idhini kutoka kwa kazi halisi, kuzikusanya katika ramani za anga la awamu la pamoja, na kulisha zana bora za waendeshaji na utafiti wa usawazishaji.
Hali ya IDMA
Hisia za utekelezaji na ramani za uga zilizokusanywa ni tabaka zinazosaidiana.
IDMA inafanya kazi wakati wa utekelezaji, ikijaribu kama vyanzo nyuma ya uamuzi vina uhuru wa kutosha. Hazina ya nyaraka inafanya kazi katika tabaka la jumla, ikionyesha wakala wanachofanya halisi katika kazi nyingi. Pamoja zinaunda njia kutoka kwa maamuzi ya moja kwa moja hadi ushahidi wa utafiti unaoweza kukaguliwa.
Kipimo cha N_eff cha majaribio kwenye hazina ya nyaraka pia ni sakafu chini ya kipengele kilichopendekezwa cha shirikisho cha Proof of Benefit. Tazama ukurasa wa shirikisho kwa jinsi mpango wa usanifu wa 3.X ungeutumia.
Vipimo vya tathmini
Nyaraka zinasaidia vipimo kwa kuonyesha tabia ya mfululizo.
Vipimo bado vina thamani, lakini vinachunguza tabia kwa njia ya kawaida. Hazina za nyaraka zinaonyesha jinsi wakala anavyosogea kupitia kazi halisi kwa muda. Hii inafanya ziwe za manufaa hasa kwa kupima kusita, kukataa, kubatilisha, na kupona badala ya matokeo ya kupita au kushindwa tu.
Njia ya kuthibitisha ukweli
Maelezo bora ya muundo ndiyo yanayobadilisha uangalizi kuwa majaribio madhubuti zaidi.
Uboreshaji wa muundo unaofuata unalenga idadi ya chanzo, asili ya chanzo, muundo wa mwingiliano, na alama za kuingilia na kupona. Nyongeza hizo ni muhimu kwa sababu zinafanya iwezekane kujaribu madai makubwa zaidi kuhusu jinsi umbo la kitabia linavyobadilika chini ya shinikizo badala ya kuelezea tu ramani tulizonazo leo.
Tunachoendelea kujifunza
Hazina ya leo inafanya tabia kuwa wazi. Hatua inayofuata ni kipimo chenye utajiri zaidi.
Ramani za sasa tayari ni za manufaa kwa sababu zinaonyesha njia za ukamilishaji, mipaka ya kukataa, na misingi midogo hadharani. Swali wazi ni jinsi miundo hiyo inavyoweza kutupeleka kadri mkusanyiko wa nyaraka uliosanifiwa unavyopanda ngazi kwa mawakala zaidi, kazi zaidi, na hali zaidi za kushambulia.
Dhana inayofanyiwa kazi ni kwamba vivutio vya kitabia vinaweza kutumika kama njia mbadala za kudanganya kwa hali ya uendeshaji. Madhumuni ya hazina ya nyaraka ni kufanya nadharia hiyo iweze kupimwa hadharani.
Hali ya kushindwa ambayo CCA inapima kwa njia ya kimuundo pia ina jina katika fasihi ya FAccT 2025: perspectival homogenization ("Value of Disagreement in AI Design, Evaluation, and Alignment"). Msingi wa kihesabu uko kwenye ukurasa maalum wa Coherence Collapse Analysis.