論文の概要: From Scalars to Tensors: Declared Losses Recover Epistemic Distinctions That Neutrosophic Scalars Cannot Express

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09602v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 01:02:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.541864
• Title: From Scalars to Tensors: Declared Losses Recover Epistemic Distinctions That Neutrosophic Scalars Cannot Express
• Title（参考訳）: ScalarsからTensorsへ:Neurosophic Scalarsが表現できないてんかんの特定を宣言
• Abstract要約: Leyva-Vzquez と Smarandache (2025) は、真理、不決定性、ファルシティが 1.0 に制限されない独立次元であるニュートロソフィックな T/I/F 評価が「超真実」を示すことを示した。 我々は5つのベンダーから5つのモデルファミリにまたがって実験を再現し、拡張し、制約のない評価の84%に超真実を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leyva-Vázquez and Smarandache (2025) demonstrated that neutrosophic T/I/F evaluation, where Truth, Indeterminacy, and Falsity are independent dimensions not constrained to sum to 1.0, which reveals "hyper-truth"' (T+I+F > 1.0) in 35% of complex epistemic cases evaluated by LLMs. We extend their work in two directions. First, we replicate and extend their experiment across five model families from five vendors (Anthropic, Meta, DeepSeek, Alibaba, Mistral), finding hyper-truth in 84% of unconstrained evaluations, which confirms the phenomenon is cross-vendor under our prompt protocol. Second, and more significantly, we identify a limitation of scalar T/I/F that their framework cannot address: models adopting an `"Absorption" position (T=0, I=1, F=0) produce identical scalar outputs for fundamentally different epistemic situations (paradox, ignorance, contingency), collapsing the very distinctions neutrosophic logic was designed to preserve. We demonstrate that extending the evaluation to include declared losses (structured descriptions of what the model cannot evaluate and why) substantially recovers these distinctions. Models producing identical scalars for paradox and ignorance produce nearly disjoint loss vocabularies (Jaccard similarity < 0.10 on loss description keywords), with domain-specific, severity-rated loss declarations that differentiate the nature of their uncertainty. This suggests that scalar T/I/F is a necessary but insufficient representation of epistemic state, and that tensor-structured output (scalars + losses) provides a more faithful model of LLM epistemic capabilities.
• Abstract（参考訳）: Leyva-Vázquez と Smarandache (2025) は、好中球性T/I/F評価において、真性、不定性、Falsity が 1.0 に制限されない独立次元であり、LLM による複雑なてんかん症例の35%に "hyper-Truth" (T+I+F > 1.0) が現れることを示した。 私たちは彼らの仕事を2方向に広げる。 まず、これらの実験を5つのベンダー(Anthropic、Meta、DeepSeek、Alibaba、Mistral)から5つのモデルファミリー(Anthropic、DeepSeek、Alibaba、Mistral)で再現して拡張し、制約のない評価の84%にハイパートラストを見つけ、この現象が当社のプロンプトプロトコルの下でクロスベンダであることを確認します。 第二に、我々は彼らのフレームワークが対応できないスカラーT/I/Fの制限を識別する: `"Absorption"位置(T=0, I=1, F=0)を採用するモデルは、基本的に異なる疫学的状況(パラドックス、無知、随伴性)に対して同一のスカラーアウトプットを生成し、ニュートロソフィック論理が保存されるように設計された。 評価を宣言された損失(モデルが評価できないものや理由の構造化された記述)に拡張することで、これらの区別が大幅に回復することを示す。 パラドックスと無知のために同一のスカラーを生成するモデルは、ほぼ不整合な損失語彙(Jaccard similarity < 0.10 on loss description keywords)を生成し、その不確実性の性質を区別するドメイン固有で重症度の高い損失宣言を生成する。 このことは、スカラーT/I/Fは、エピステミック状態の必要だが不十分な表現であり、テンソル構造化された出力(スカラー+ロス)が、より忠実なLLMエピステミック機能のモデルをもたらすことを示唆している。

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