HRISバリデーションスタディ III - 最小信号の活性化と閾値に基づく推論体制の導入 言語モデル推論における離散体制活性化の再現可能なモデル間評価

本研究では、最小のプロンプト信号が推論時に大規模言語モデルの推論行動に離散的な変化を引き起こすかどうかを検証します。ハドソン再帰相互作用システム（HRIS）フレームワーク内で、構造化された小さな制約がモデルを根本的な重みを変更することなく異なる推論体制間で移動させることができるかどうかを評価しました。市場修正の進展を説明する制御されたタスクが、OpenAI GPT-5.3、Anthropic Claude Sonnet 4.6、xAI Grok 4の3モデルにわたって、ベースラインおよび制約に基づくプロンプトを使用して実施されました。制約条件は、真実の遵守、不確実性の認識、および推論の継続性を保持するための明示的な要求を課しました。すべてのモデルにおいて、制約条件は知識行動に一貫した変化を生み出し、不確実性の修飾語、境界声明、および推論に対する明示的な制限の使用が増加しました。しかし、推論の構造的変化は均一ではありませんでした。GPT-5.3は段階ベースの説明からプロセス指向で条件付きの構造化推論へと移行しました。Claude Sonnet 4.6は部分的な構造的柔軟性を示し、メカニズム駆動の説明を取り入れつつ段階的な組織を保持しました。Grok 4は認知制約を採用しつつベースラインのテンプレート構造を維持しました。これらの結果は、知識行動は広く最小のプロンプト信号に応答する一方で、より深い推論構造はモデル固有の特性に影響されることを示しています。体制の活性化の深さはシステム間で一貫した勾配で異なります。本研究は長期的相互作用効果には言及せず、その意図もありません。これは、構造化された制約信号が単一ターンレベルで離散的かつ部分的に安定した行動シフトを生み出すというHRISフレームワークの基礎条件を確立します。バリデーションスタディ Iは、一度誘導されるとHRIS整合的体制が摂動下で持続することを確立しました。バリデーションスタディ IIは、初期条件がどの体制に入るかを決定し、軌跡選択が最初のトークン生成時またはその前に行われることを確立しました。本研究は、エントリーと保持の背後にある信号の感度が現実的で再現可能なモデル間の特性であることを確立します。三つの研究は共に、長期的なHRIS動態に必要なエントリー、保持、および感度条件を定義します。このシリーズは、実証的な基礎からHRISの核心的貢献を構成する縦の主張へと進み、扱いやすい証拠を理論的な広がりより優先する独立した研究プログラムに沿っています。