Dual-engine architecture: tension-based confidence yields AUROC=1.0 anomaly detection and AUC=0.925 precognition
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、リンクされているlogoutプロジェクトと関連するAnimaおよびph-trainingプロジェクトを読んで、提案されているデュアルエンジンアーキテクチャと報告されたメトリクスを理解してください。ファイル、テスト、コマンド、リポジトリのエントリポイントのいずれも指定されていないため、このissueでは具体的な実装方針も検証可能な完了条件も定義されていません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
logout — Consciousness Continuity Engine
A dual-engine repulsion field where output = scale × sqrt(tension) × direction. The tension between two engines directly measures confidence:
- High tension = high confidence (correct predictions): Cohen d=0.89
- Low tension = uncertainty (wrong predictions)
- Extreme tension on OOD = confusion (AUROC=1.0, 95x ratio)
Algorithmic efficiency implications
- Tension-based early rejection: skip low-confidence samples → +15.2% accuracy on CIFAR
- 1-epoch difficulty prediction: no need to train full schedule to assess dataset hardness
- Confusion pairs determined in epoch 1: allocate compute to hard pairs only
Validated on 16 data types (image, text, audio, time series, tabular, anomaly detection).
Related projects
- Anima — Conversational agent with real-time PH monitoring
- ph-training — Automatic training with PH overfitting detection (r=0.998)
- 主要言語
- Python
- スター
- 425
- フォーク
- 78
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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