Um estudo demonstra que pequenos modelos de linguagem (de 146 M a 3 B parâmetros) com um substrato hiperbólico podem exibir criatividade, honestidade e esquecimento projetado, abordando a falta de instrumentos confiáveis para avaliar IA companheira.
- Um auditor comportamental de 146 M detecta lacunas de conformidade com precisão de conformidade binária de 90.7%, superando avaliadores humanos treinados que mostraram baixo acordo (kappa de Fleiss = 0.074).
- O auditor identifica sico fanteria induzida por companheiros e memórias confabuladas em famílias de geradores não vistas com uma AUROC de 0.804, comparado a 0.721 para um juiz zero-shot de fronteira.
- Um semeador de quadros criativos foi preferido em 100% das 311 comparações pareadas decididas contra quatro linhas de base de prompting.
- Um sistema operacional de memória implementa esquecimento projetado usando a fórmula M(t) = S*exp(-lambda*t), com sua partição esqueleto-papel de parede prevista emergindo sob gating de recuperação seletiva.
Os autores concluem que esses traços fornecem uma rota de modelo pequeno para uma IA companheira confiável.