論文の概要: A Public Theory of Distillation Resistance via Constraint-Coupled Reasoning Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25022v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 04:38:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.100451
• Title: A Public Theory of Distillation Resistance via Constraint-Coupled Reasoning Architectures
• Title（参考訳）: 制約結合型推論アーキテクチャによる蒸留抵抗の公理
• Authors: Peng Wei, Wesley Shu,
• Abstract要約: 本稿では, アーキテクチャレベルでの非対称性を低減するための, パブリックな, トレードシークレット・セーフな理論的枠組みを提案する。 核となる主張は、内部安定性の制約に高レベルの能力が結合された場合、蒸留はショートカットとしての価値が低下するということである。 プロプライエタリな実装の詳細、トレーニングレシピ、しきい値、隠れ状態の計測、デプロイメント手順、機密システム設計選択を省略する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.719121868494767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation, model extraction, and behavior transfer have become central concerns in frontier AI. The main risk is not merely copying, but the possibility that useful capability can be transferred more cheaply than the governance structure that originally accompanied it. This paper presents a public, trade-secret-safe theoretical framework for reducing that asymmetry at the architectural level. The core claim is that distillation becomes less valuable as a shortcut when high-level capability is coupled to internal stability constraints that shape state transitions over time. To formalize this idea, the paper introduces a constraint-coupled reasoning framework with four elements: bounded transition burden, path-load accumulation, dynamically evolving feasible regions, and a capability-stability coupling condition. The paper is intentionally public-safe: it omits proprietary implementation details, training recipes, thresholds, hidden-state instrumentation, deployment procedures, and confidential system design choices. The contribution is therefore theoretical rather than operational. It offers a falsifiable architectural thesis, a clear threat model, and a set of experimentally testable hypotheses for future work on distillation resistance, alignment, and model governance.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留、モデル抽出、行動伝達は、フロンティアAIの中心的な関心事となっている。 主なリスクは単にコピーするだけではなく、機能に付随するガバナンス構造よりも、有用な機能が安価に転送できる可能性です。 本稿では, アーキテクチャレベルでの非対称性を低減するための, パブリックな, トレードシークレット・セーフな理論的枠組みを提案する。 核となる主張は、高レベルの能力が時間とともに状態遷移を形成する内部安定性の制約と結合された場合、蒸留はショートカットとしての価値が低下するということである。 この考え方を定式化するために, 境界遷移負荷, 経路負荷蓄積, 動的に進化する実現可能な領域, 能力-安定性結合条件の4つの要素からなる制約結合推論フレームワークを提案する。 プロプライエタリな実装の詳細、トレーニングレシピ、しきい値、隠れ状態の計測、デプロイメント手順、機密システム設計選択を省略する。 したがって、その貢献は運用よりも理論的である。 この論文は、蒸留抵抗、アライメント、モデルガバナンスに関する将来の研究のために、ファルシブルなアーキテクチャ論、明確な脅威モデル、実験的に検証可能な仮説のセットを提供する。

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