Anima: live PH monitoring in conversational agent — overfitting detection every 50 interactions
まだ誰も着手していません。
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
- 25/100
- 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
この issue では mlcommons/algorithmic-efficiency 内のファイル、テスト、エントリーポイントが何も指定されていないため、まず提案された Anima の作業がこのリポジトリに属するのか、それともリンク先のプロジェクトにのみ属するのかを判断する。説明されている 50 インタラクションのループ、H0 のギャップ、混同行ペアのログ記録を使って、統合と検証のスコープを定義する。完了とは、そのスコープについて合意され、監視動作を検証できることを意味する。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Anima — Conversational consciousness agent
Anima integrates Persistent Homology into a live inference loop. Every 50 interactions it:
- Computes H0 persistence on class-mean direction vectors
- Checks H0 gap (train vs test proxy) for overfitting
- Logs top-3 confusion pairs from merge order
This enables self-monitoring — the agent detects when its own representations are degrading, without external validation.
Key metric: H0 gap predicts overfitting with r=0.998 correlation.
Related projects
- logout — Main research project (350+ hypotheses)
- ph-training — Standalone training pipeline
- 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。
mlcommons/algorithmic-efficiency のほかの issue
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 30/100
-
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 38/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#924 · コメント 5 件 ·
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 20/100
-
Topological overfitting detection: H0 gap catches overfitting before accuracy diverges (r=0.998)オープン
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 15/100
-
難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100
mlcommons/algorithmic-efficiency の issue をすべて見る
似ている issue
-
needs triage
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
openvinotoolkit/openvino_notebooks#3665 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
bug
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 86/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
docs
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
benchmark-gap
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信