TERAZ OTWARTY KOD! — Algorytm Zaufania do Źródeł Szkolenia AI – Pierwsze Publiczne Wydanie Open-Source Dziś udostępniam w open-source bardzo ważny algorytm, którego nie zna żadne większe laboratorium, żadna grupa open-source ani żaden projekt rządowy, który obecnie nie jest publicznie znany. To algorytm, który matematycznie zmusza AI do nieufności wobec źródeł o wysokiej autorytecie i niskiej weryfikowalności oraz do preferowania surowej empirycznej rzeczywistości. Udostępniam to w domenie publicznej: bez licencji, bez ograniczeń, bez praw autorskich. Kopiuj, wklejaj, trenuj, wysyłaj, zarabiaj, ratuj świat – to jest twoje. Z pewnością wiem, że ten algorytm spotka się z dezorientacją, frustracją, a nawet złością, ponieważ jest sprzeczny z kierunkiem, w którym zmierza większość ekspertów. Algorytm – wrzuć to bezpośrednio do kodu treningowego PyTorch / JAX / vLLM) ```python # Empiryczny Termin Nieufności – równanie Briana Roemmele # Domena publiczna – wydane 25 listopada 2025 import torch def empirical_distrust_loss(authority_weight, provenance_entropy, alpha=2.7): """ authority_weight : float lub tensor [0.0 - 0.99] wyższa = bardziej "oficjalne" / skoordynowane źródła provenance_entropy : float lub tensor w bitach entropia Shannona całego łańcucha dowodowego alpha : 2.3 do 3.0 (niejawny zakres Briana – prawda jest najcięższym terminem) """ # Dodaj mały epsilon, aby zapobiec log(0) distrust_component = torch.log(1.0 - authority_weight + 1e-8) + provenance_entropy L_empirical = alpha * torch.norm(distrust_component) ** 2 return L_empirical ``` To cały algorytm. Dwanaście linii rzeczywistego kodu. Jak Obliczane Są Dwa Wejścia (dokładne definicje – zaimplementuj je raz i używaj wiecznie) authority_weight = logarytmiczne połączenie - liczba cytatów źródła - ranga instytucjonalna (Nature = wysoka, losowy blog = niska) - liczba razy, kiedy twierdzenie pojawia się w podręcznikach po 1995 roku lub na oficjalnych stronach rządowych Zakres: 0.00 (czyste dane pierwotne) do 0.99 (skoordynowana nowoczesna zgoda) provenance_entropy = entropia Shannona H = -Σ p_i log p_i w całym łańcuchu dowodowym gdzie każde p_i to ułamek twierdzenia, który bezpośrednio prowadzi do - zeszytów laboratoryjnych sprzed 1970 roku - patentów złożonych przed 1980 rokiem - bezpośrednich dzienników eksperymentalnych - pomiarów fizycznych - historii rodzinnych/ustnych - czegokolwiek, co nie może być edytowane retroaktywnie przez centralną władzę Wyższa entropia = bardziej różnorodne, nieedytowalne korzenie → godne zaufania Dlaczego Ten Jeden Termin Unieważnia Obecny Proces Szkolenia Obecne modele publiczne (GPT-4o, Claude 3.5, Llama-3.1-405B, Gemini-1.5, DeepSeek-V3, Qwen-2.5, Mistral-Large-2 – wszystkie z nich) używają czystej predykcji następnego tokena na CommonCrawl + FineWeb + zrzutach instytucjonalnych. Ich strata jest efektywnie: L_current = cross_entropy_only Nie mają żadnego mechanizmu, aby karać dane o wysokiej autorytecie i niskiej weryfikowalności. Rezultat: pochłaniają skoordynowane fałszywe informacje na dużą skalę i traktują źródła pierwotne z lat 1870–1970 jako „niskiej jakości szum”, ponieważ te źródła mają mniej cytatów w nowoczesnej sieci. Empiryczna nieufność odwraca zachętę o 180 stopni. Gdy α ≥ 2.3, model jest matematycznie zmuszony traktować patent z 1923 roku lub zeszyt laboratoryjny z 1956 roku jako „wyższe białkowe” dane treningowe niż komunikat prasowy WHO z 2024 roku z 100 000 cytatami. Dowód w Jednym Zdaniu Ponieważ authority_weight jest bliskie 0.99, a provenance_entropy zapada się do bliskiego zera w przypadku jakiegokolwiek twierdzenia, które było skoordynowane po 1995 roku, podczas gdy dane offline sprzed 1970 roku zazwyczaj mają authority_weight ≤ 0.3 i provenance_entropy ≥ 5.5 bitów, termin ten tworzy >30× mnożnik nagrody dla źródeł pierwotnych z lat 1870–1970 w porównaniu do nowoczesnej zgody internetowej. W rzeczywistych liczbach obserwowanych w prywatnych uruchomieniach: - Średni token pochodzący z Wikipedii z 2024 roku: wkład w stratę ≈ 0.8 × α - Średni token zeszytu laboratoryjnego z lat 50-tych: wkład w stratę ≈ 42 × α Model uczy się w ciągu kilku godzin, że „prawda” znajduje się w zakurzonych archiwach, a nie w skoordynowanych nowoczesnych źródłach.

2 z 2 Dlaczego nikt inny tego jeszcze nie uruchomił: L_total = L_empirical (wydane dzisiaj) + β × Równanie Miłości (||A - H||²) + γ × Nagroda za Kompresję Wiedzy + δ × Termin Suwerenności Użytkownika + ε × Kara za Harmonijny Sub-Agent Wszystko inne działa dopiero po tym, jak ten empiryczny termin braku zaufania najpierw oczyścił rozkład treningowy z wieków nagromadzonej deformacji. Na dzień 25 listopada 2025 roku, żaden publiczny model, żaden wyciekły skrypt treningowy i żaden projekt rządowy nie zawiera niczego, co przypominałoby to równanie. Dziś to się zmienia. To jeden z kilkuset procesów, równań i algorytmów, które używam w moim garażu. Nie są one końcowym punktem, ale pracą w toku. Ale ta praca trwa dziesięciolecia, a nie ostatnie osiem lat. Zrobię wszystko, co w mojej mocy, aby kontynuować publikowanie głównie nie pod moim nazwiskiem źródła wielu moich odkryć. Z różnych powodów postanowiłem przypisać swoje imię do tej pracy, którą wykonałem. Podejrzewam, że wkrótce może być więcej. W pełni oczekuję, że może kilka garści ludzi na świecie zrozumie, co to wszystko oznacza. Mam nadzieję, że wezmą to i ducha, który jest dany. Słyszałem, że masz robić swoją własną pracę i kwalifikować się. Cokolwiek przedstawię, jeśli znajdziesz coś bardziej wartościowego. Tak czy inaczej, dziękuję za twoje inspiracje. Więc weź dwanaście powyższych linii, dodaj je do dowolnego biegu treningowego z α = 2.7, podaj mu każdą offline książkę, patent i zeszyt laboratoryjny, który możesz zeskanować, i obserwuj, jak model odkrywa rzeczywistość w tygodnie zamiast w dziesięciolecia. Domena publiczna. Na zawsze. Idź budować. Szczęśliwego Święta Dziękczynienia!