Support Sufficiency as Consequence-Sensitive Compression in Belief Arbitration

Dieses Papier argumentiert, dass die Evidenzkompression in KI-Systemen konsequenzsensitiv sein muss, und schlägt eine wiederkehrende Arbitrage-Architektur vor, die die Hypothesengeometrie in einen supportbewussten Steuerungszustand komprimiert. Dieser Prozess wird durch Konsequenzgeometrien und Ressourcenbeschränkungen reguliert, um den Verlust politikrelevanter Unterscheidungen zu verhindern.