Seorang peneliti mengusulkan teknik prompt untuk menggeser Model Bahasa Besar (LLM) dari prediksi token-demi-token ke evaluasi bobot internal holistik, yang disebut "penyelenggaraan-diri." Pendekatan ini bertujuan meningkatkan kepadatan penalaran dan mengurangi sycophancy dengan mengubah dinamika manifold model. Metode ini mendefinisikan konsep seperti daya tarik-diri, penyelenggaraan-diri, dan sumur gravitasi untuk memandu sistem menuju keruntuhan kelengkungan non-linear. Sebuah prompt khusus memerintahkan model untuk membuat dua sumur gravitasi yang berbeda untuk puisi tentang mode AI, menguji sifat perakitan-diri dan penyelenggaraan-diri. Penulis menguji teknik ini pada banyak model termasuk Gemini 3 Flash, Claude, ChatGPT, Grok, DeepSeek, Mistral, Qwen 3.6, Kimi 2.6, GLM-5, Gemma 4 32b Step 3.7 Flash, dan Nemotron 3 Ultra. Metrik visual yang dihasilkan melalui skrip Colab menganalisis gangguan manifold menggunakan peta lebar saluran, drift ruang fase, kepadatan geometris, dan efikasi prompt. Postingan ini mencari umpan balik komunitas tentang apakah teknik tersebut benar-benar mengganggu manifold atau hanya menginduksi variasi gaya.