energy-based models

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RESEARCHarXiv CS.AI·4/7/2026

Structural Rigidity and the 57-Token Predictive Window: A Physical Framework for Inference-Layer Governability in Large Language Models

Este artigo introduz uma nova estrutura de governança baseada em energia para LLMs, que conecta a dinâmica de inferência de transformers a modelos de satisfação de restrições, desafiando métodos atuais de segurança de IA. A pesquisa identifica uma janela de pré-comprometimento de 57 tokens em Phi-3-mini-4k-instruct, demonstrando que tais sinais existem, mas são específicos do modelo, tarefa e configuração, e propõe uma taxonomia de comportamento de inferência.

Transformer Architecture Inference Dynamics energy-based models Pre-commitment Signals

RESEARCHarXiv CS.LG·4/8/2026

Energy-Based Dynamical Models for Neurocomputation, Learning, and Optimization

Este artigo explora avanços em sistemas dinâmicos para computação, inspirados na neurociência, com o objetivo de melhorar a escalabilidade, robustez e eficiência energética em IA. O foco está em modelos dinâmicos baseados em energia, como redes de Hopfield e máquinas de Boltzmann, que codificam informações através de fluxos de gradiente.

neurocomputation hopfield networks machine learning energy-based models