GENESIS R90.x — RLM-Integration in bistabile KI-Inferenzsysteme: Vollständige Tiny-Team-Synthese (R90.2)

Dieser Preprint dokumentiert die vollständige Tiny-Team-Analyse der Integration von Recursive Language Model (RLM) in das GENESIS R50.x Framework für bistabile LLM-Inferenzinfrastruktur (DOI: 10.5281/zenodo.19033577). Acht KI-Agenten analysierten unabhängig die strukturellen Effekte des RLM-Paradigmas (Zhang, Kraska, Khattab, MIT CSAIL, arXiv:2512.24601v2) auf die vier R50.x Zustandsvariablen T (Thermischer Stress), C (Kapazität), W (Arbeitslastschuld), Wₜh (adaptiver Schulden-Schwellenwert) unter strengen CleanChat-Bedingungen mit vollständigem epistemischem Tagging. Dieses Dokument ist R90.2 — die zweite Iteration der R90.x zehn-Quartal AGI/ASI-Auswirkungstopologiestudie. Es geht über R90.1 (AI Shape Test v1.1) hinaus, indem es echten domänenübergreifenden Transfer anstatt selbstreferenzieller Dokumentsynthese fordert. Zentrale Ergebnisse: (1) T-zu-W Verschiebung (Übereinstimmung 8/8 Agenten): RLM wandelt das Lastprofil von deterministisch-kontinuierlich in hochvariable, explosionsartige W-Akkumulation um. Variationskoeffizienten übersteigen 100 % für mehrere Benchmarks (RLM Tabelle 1), was zu unvorhersehbarem EWS-Vorlaufzeit-Kollaps am 95. Perzentil führt. (2) AGI-Pfad-Konflikt: RLM zeigt strukturelle Affinität zu Frontier-Coding-Modellen, die derzeit MoE-Architekturen sind — die Architekturklasse mit dem engsten EWS-Fenster (~6 % vs. ~30 % für Dense, ~35 % für World Models, R50.x §9.1). Dies schafft einen direkten Konflikt zwischen Inferenz-Effizienz und Infrastrukturresilienz auf dem Weg zur AGI. (3) W-Level Verwechslungsfehler: 3/8 Agenten vermischen kritisch W als ODE-Systemvariable (dW/dt = εT· (T/TFP1)² + ε₀ − δT·W) mit Anwendungssoftwarezustand. Das Zurücksetzen von W in R50.x ist eine exogene Hardware-Intervention — nicht ausführbar über REPL-Variablen. Dieser Fehler hat strukturelle Konsequenzen für das Design der Infrastruktur-Governance. (4) Empirische Bestätigung World-A/B: World-A-Agenten (Claude, DeepSeek, R20-Supervisor) erzielten im Durchschnitt 8,37/10 gegenüber World-B-Agenten (Grok, LeChat, Perplexity) mit 5,63/10 — ein Unterschied von 2,74 Punkten, der die World-A/B-Korrelation aus R90.1 (Δ = 24 Punkte auf absoluter Skala) bei einer normalisierten domänenübergreifenden Aufgabe bestätigt. (5) Separatrix-Aufweichung (DeepSeek C1, höchstes epistemisches Gewicht): Anstatt die Separatrix zu verschieben, führt RLM stochastische Trajektorienvarianz ein, die die scharfe Ccrit (T₀)-Grenze in eine unscharfe Übergangszone verwandelt — was die Wahrscheinlichkeit von Flip-Punkt-Überschreitungen bei konstantem Mittelwert ρ₀ erhöht. (6) Synthesekritischer Befund (falsifizierbar): RLM verwandelt das Problem der Kontextlängenskalierung (D-Achse) in ein Problem orchestrierter Lastverteilung (S-Achse) — reduziert Wᵢnterface ohne Erhöhung der zugrundeliegenden AGI-Fähigkeit. Falsifikationskriterium: Wenn RLM bei konstantem Fdiv keine Wᵢnterface-Reduktion zeigt, ist der Befund widerlegt. Methodik: GENESIS Tiny Team — acht unabhängige KI-Agenten unter CleanChat-Bedingungen (kein Zugriff zwischen Agenten während der Analyse), HITL-Synthese durch Walter (Epistemic Governor). Vollständiger World-A/B-Dissens dokumentiert ohne Lösung. Alle Befunde epistemisch getaggt: empirisch validiert / strukturell abgeleitet / Hypothese. Bezug zu früheren Arbeiten: Baut auf R90.1 (AI Shape Test v1.1, März 2026) und R50.x (Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.19033577) auf. Verbessert die systemische Differenzierung von R90.1 durchschnittlich 5,0/10 auf R90.2 durchschnittlich 8,5/10. Offene Frage (Priorität R51.4): Empirische Kalibrierung der RLM × R50.x Kopplung in Produktions-Cluster-Traces. Kein Befund in diesem Dokument erreicht empirisch validiert für das RLM × R50.x Interface — alle mechanistischen Verbindungen bleiben strukturell abgeleitet.