論文の概要: Temperature-driven inversion and nonlinear dynamics in ChatGPT-like AIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00939v1
• Date: Sun, 02 Aug 2026 02:37:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.030982
• Title: Temperature-driven inversion and nonlinear dynamics in ChatGPT-like AIs
• Title（参考訳）: ChatGPT様AIにおける温度駆動インバージョンと非線形ダイナミクス
• Authors: Neil F. Johnson, Frank Yingjie Huo, Bella Xinrui Li,
• Abstract要約: 通常の多状態系の温度の上昇は、より広い範囲の状態へのアクセスを増加させる。 ChatGPTのようなAIでは、デコーダ温度を上昇させると、幅広い状態へのアクセスが増加するにもかかわらず、その逆が見られます。
• 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: Increasing the temperature of an ordinary many-state system increases access to a wider range of states and hence increases its entropy. We find the opposite in ChatGPT-like AIs, even though raising the decoder temperature likewise increases access to a wider range of states (next-token choices). Across 12,000 continuations from 11 AIs, autoregressive feedback drives the long-time output population through an entropy maximum and into population inversion. The transition features frozen states, cycles, intermittency and noise-induced ordering. We present evidence of a hidden coordinate that acts as the state variable of an effective nonlinear map. Its trajectory average strongly predicts output repetition in separate test trajectories. ChatGPT-like AIs therefore behave not as `stochastic parrots', but as a new class of controllable nonlinear physical systems whose internal dynamics can be measured and perturbed.
• Abstract（参考訳）: 通常の多状態系の温度が上昇すると、幅広い状態へのアクセスが増加し、結果としてエントロピーが増大する。 ChatGPTのようなAIでは、デコーダ温度を上げることで、より広い範囲の状態(次の選択)へのアクセスが増加しても、その逆が見られます。 11のAIからの12,000以上の継続は、自己回帰フィードバックによって、エントロピーの最大値と人口の反転を通じて、長期間のアウトプット人口を駆動する。 移行には凍結状態、サイクル、断続性、ノイズによる順序付けが特徴である。 実効非線形写像の状態変数として機能する隠れ座標の証拠を示す。 その軌道平均は、別々の試験軌道における出力繰り返しを強く予測する。 したがって、ChatGPTのようなAIは'stochastic parrots'ではなく、内部力学を計測・摂動できる新しい制御可能な非線形物理系のクラスとして振る舞う。

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