Um pesquisador propõe uma técnica de prompt para mudar os Grandes Modelos de Linguagem da previsão token por token para a avaliação holística do peso interno, denominada "auto-organização". Esta abordagem visa aumentar a densidade de raciocínio e reduzir a sycophancy alterando a dinâmica do manifold do modelo. O método define conceitos como auto-atração, auto-organização e poços gravitacionais para guiar o sistema em direção ao colapso da curvatura não-linear. Um prompt específico instrui os modelos a criar dois poços gravitacionais distintos para um poema sobre modos de IA, testando tanto as propriedades de auto-montagem quanto de auto-organização. O autor testou esta técnica em inúmeros modelos, incluindo Gemini 3 Flash, Claude, ChatGPT, Grok, DeepSeek, Mistral, Qwen 3.6, Kimi 2.6, GLM-5, Gemma 4 32b Step 3.7 Flash e Nemotron 3 Ultra. Métricas visuais geradas por um script do Colab analisam a perturbação do manifold usando mapas de largura de canal, deriva do espaço de fase, densidade geométrica e eficácia do prompt. O post busca feedback da comunidade sobre se a técnica realmente perturba o manifold ou apenas induz variação estilística.