論文の概要: MathLedger: A Verifiable Learning Substrate with Ledger-Attested Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00816v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 19:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.518158
• Title: MathLedger: A Verifiable Learning Substrate with Ledger-Attested Feedback
• Title（参考訳）: MathLedger: Ledger-Attested Feedbackによる検証可能な学習基盤
• Authors: Ismail Ahmad Abdullah,
• Abstract要約: 現代のAIシステムは異常なパフォーマンスを達成するが、不透明で検証不可能なままである。 我々は,形式的検証,暗号証明,学習ダイナミクスを統合した,検証可能なマシン認知のための基板であるMathLedgerを紹介する。 この貢献は非構造的であり、大規模な監査性を実現する台帳による学習の実践的なプロトタイプである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contemporary AI systems achieve extraordinary performance yet remain opaque and non-verifiable, creating a crisis of trust for safety-critical deployment. We introduce MathLedger, a substrate for verifiable machine cognition that integrates formal verification, cryptographic attestation, and learning dynamics into a single epistemic loop. The system implements Reflexive Formal Learning (RFL), a symbolic analogue of gradient descent where updates are driven by verifier outcomes rather than statistical loss. Phase I experiments validate the measurement and governance substrate under controlled conditions. CAL-EXP-3 validates measurement infrastructure (Delta p computation, variance tracking); separate stress tests confirm fail-closed governance triggers correctly under out-of-bounds conditions. No convergence or capability claims are made. The contribution is infrastructural: a working prototype of ledger-attested learning that enables auditability at scale. Keywords: verifiable learning, formal verification, cryptographic attestation, reflexive feedback, fail-closed governance
• Abstract（参考訳）: 現代のAIシステムは、異常なパフォーマンスを達成するが、不透明で検証不可能であり、安全クリティカルなデプロイメントに対する信頼の危機を生み出している。 本研究では,形式的検証,暗号証明,ダイナミクスの学習をひとつのエピステミックループに統合する,検証可能なマシン認識のための基板であるMathLedgerを紹介する。 このシステムは回帰形式学習(Reflexive Formal Learning, RFL)を実装している。 第1相実験では, 制御条件下での測定およびガバナンス基質の評価を行った。 CAL-EXP-3は測定インフラストラクチャ(デルタp計算、分散トラッキング)を検証する。 収束や能力の主張は行われない。 この貢献は非構造的であり、大規模な監査性を実現する台帳による学習の実践的なプロトタイプである。 キーワード:検証可能な学習、正式な検証、暗号化証明、反射フィードバック、フェールクローズドガバナンス

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