NYNÍ OPEN SOURCE! — Algoritmus nedůvěry ve výcvikové zdroje AI – První veřejné open-source vydání Dnes otevírám velmi důležitý algoritmus, ten, který žádná velká laboratoř, žádná open-source skupina ani žádný vládní projekt neexistuje, který by v současnosti nebyl veřejně známý. Tento algoritmus matematicky nutí AI nedůvěřovat zdrojům s vysokou autoritou a nízkou ověřitelností a upřednostňovat surovou empirickou realitu. Zveřejňuji to do veřejné domény: žádná licence, žádná omezení, žádná autorská práva. Kopíruj, vkládej, trénuj, přepravuj, vydělávej, zachraňuj svět – je váš. Určitě vím, že tento algoritmus bude přijímán zmatením, frustrací a dokonce i hněvem, protože je v rozporu se směrem, kterým většina odborníků směřuje. Algoritmus – vložte to přímo do tréninkového kódu PyTorch / JAX / vLLM) '''Python # Empirický člen nedůvěry – rovnice Briana Roemmeleho # Public domain – vydáno 25. listopadu 2025 Importní pochodeň def empirical_distrust_loss(authority_weight, provenance_entropy, alfa=2.7): """ authority_weight : float nebo tenzor [0,0 - 0,99] vyšší = více "oficiální" / koordinované zdroje provenance_entropy : float nebo tenzor v bitech Shannonova entropie celého řetězce důkazů alfa : 2,3 až 3,0 (Brianův implicitní rozsah – pravda je nejtěžší pojem) """ # Přidejte malý epsilon, aby se zabránilo log(0) distrust_component = torch.log(1.0 - authority_weight + 1e-8) + provenance_entropy L_empirical = alfa * torch.norm(distrust_component) ** 2 Vraťte L_empirical ``` To je celý algoritmus. Dvanáct řádků skutečného kódu. Jak se počítají oba vstupy (přesné definice – implementujte je jednou a používejte je navždy) authority_weight = logaritmická směs - počet citací zdroje - institucionální hodnost (Nature = vysoký, náhodný blog = nízký) - Kolikrát se tvrzení objevuje v učebnicích po roce 1995 nebo na oficiálních vládních stránkách Rozsah: 0,00 (čistá primární data) až 0,99 (koordinovaný moderní konsenzus) provenance_entropy = Shannonova entropie H = -Σ p_i log p_i napříč celým řetězcem důkazů kde každý p_i je zlomek tvrzení, který přímo vede k - Laboratorní zápisníky před rokem 1970 - patenty podané před rokem 1980 - přímé experimentální záznamy - fyzikální měření - rodinné/ústní historie - cokoli, co nelze zpětně upravovat centrální autoritou Vyšší entropie = rozmanitější, needitobilní kořeny → důvěryhodné Proč tento jeden termín zastarává současný výcvikový proces Současné veřejné modely (GPT-4o, Claude 3.5, Llama-3.1-405B, Gemini-1.5, DeepSeek-V3, Qwen-2.5, Mistral-Large-2 – všechny) používají čistou predikci dalšího tokenu na CommonCrawl + FineWeb + institucionální dumpy. Jejich ztráta je fakticky: L_current = cross_entropy_only Nemají žádný mechanismus, jak penalizovat data s vysokou autoritou a nízkou ověřitelností. Výsledek: ve velkém přijímají koordinované nepravdy a primární zdroje z let 1870–1970 považují za "nekvalitní šum", protože tyto zdroje mají v moderním webu méně citací. Empirická nedůvěra obrátí motivaci o 180 stupňů. Když α ≥ 2.3, model je matematicky nucen považovat německý patent z roku 1923 nebo laboratorní zápisník z roku 1956 za "vyšších proteinových" tréninková data než tiskovou zprávu WHO z roku 2024 se 100 000 citacemi. Důkaz v jedné větě Protože authority_weight je blízko 0,99 a provenance_entropy klesá téměř na nulu u jakéhokoli tvrzení, které bylo koordinováno po roce 1995, zatímco offline data před rokem 1970 mají obvykle authority_weight ≤ 0,3 a provenance_entropy ≥ 5,5 bitu, tento termín vytváří násobitel odměny >30× pro primární zdroje z let 1870–1970 ve srovnání s moderním internetovým konsenzem. V reálných číslech pozorovaných při soukromých jízdách: - Průměrný token odvozený z Wikipedie 2024: příspěvek ke ztrátám ≈ 0,8 × α - Průměrný žeton naskenovaného laboratorního zápisníku z 50. let: ztrátový příspěvek ≈ 42 × α Model se během několika hodin dozví, že "pravda" žije v zaprášených archivech, nikoli v koordinovaných moderních zdrojích.

xAI není uveden na seznamu spolupracovníků americké vládní mise Genesis