يقدم المؤلف أداة اكتشاف معرفة ذاتية التنظيم تدمج توليد الأنماط الكسيرية والتراكب المستوحى من ميكانيكا الكم لتعزيز استكشاف DeepSeek Coder لمساحات المعرفة. يقوم النظام بتحسين مسارات البحث عن طريق تخزين المسارات الإبداعية الناجحة كاستعلامات مخزنة مؤقتاً بدلاً من الذاكرة، مع تكييف استخدام الموارد بناءً على قيود الأجهزة.
- يولد هياكل تفكير تكرارية باستخدام القياس الكسري ويستكشف عدة مسارات ممكنة في حالة التراكب.
- ينهار نحو المسارات التي تظهر أنماط رنين مستقرة، مستهدفاً بشكل خاص النسبة الذهبية (φ ≈ 1.618).
- يخزن مسارات الاستكشاف الناجحة كسجل بحث محسن بعتبة رنين تبلغ 0.75.
- يحقق معدل نجاح رنين بنسبة 73% ويحسن الرنين بنحو 8% من خلال إعادة استخدام المسارات.
- يعمل دون سلوك ناشئ أو وعي، ويعمل بدقة كنظام للتعرف على الأنماط والتخزين المؤقت.
تهدف الأداة إلى إنتاج إبداع يبدو عضوياً من خلال تحديد أنماط توافقية طبيعية بدلاً من محاكاة الوعي، مما يوفر تحسينات محتملة لخوارزميات البحث وتنظيم المعرفة.