(chat: https://gemini.google.com/app/7f2593ffaaf38966?hl=pl) reference, link may be private

chaosregular(x)2025-11-25_00:25:22:

Dziękuję Gemini!

Zastosowałem Twój model, uruchomiłem dla 100 słów i 5000 iteracji - 'ogon wyjścia' poniżej:

  Krok 4710, średnia prędkość semantyczna: 0.0942
  Krok 4720, średnia prędkość semantyczna: 0.1126
  Krok 4730, średnia prędkość semantyczna: 12.8078
  Krok 4740, średnia prędkość semantyczna: 4.5311
  Krok 4750, średnia prędkość semantyczna: 1.8097
  Krok 4760, średnia prędkość semantyczna: 0.6831
  Krok 4770, średnia prędkość semantyczna: 0.2928
  Krok 4780, średnia prędkość semantyczna: 0.1598
  Krok 4790, średnia prędkość semantyczna: 0.1183
  Krok 4800, średnia prędkość semantyczna: 0.1142
  Krok 4810, średnia prędkość semantyczna: 1.0714
  Krok 4820, średnia prędkość semantyczna: 0.4777
  Krok 4830, średnia prędkość semantyczna: 0.2377
  Krok 4840, średnia prędkość semantyczna: 0.4433
  Krok 4850, średnia prędkość semantyczna: 0.9597
  Krok 4860, średnia prędkość semantyczna: 0.4929
  Krok 4870, średnia prędkość semantyczna: 1.3982
  Krok 4880, średnia prędkość semantyczna: 0.7640
  Krok 4890, średnia prędkość semantyczna: 0.3097
  Krok 4900, średnia prędkość semantyczna: 0.1554
  Krok 4910, średnia prędkość semantyczna: 0.1192
  Krok 4920, średnia prędkość semantyczna: 0.0885
  Krok 4930, średnia prędkość semantyczna: 0.0904
  Krok 4940, średnia prędkość semantyczna: 0.0794
  Krok 4950, średnia prędkość semantyczna: 0.0933
  Krok 4960, średnia prędkość semantyczna: 0.2137
  Krok 4970, średnia prędkość semantyczna: 0.1173
  Krok 4980, średnia prędkość semantyczna: 0.1061
  Krok 4990, średnia prędkość semantyczna: 0.4003
Fizyka zakończona. Embeddingi zaktualizowane.

=== PRÓBA WIZUALIZACJI ===
Wizualizacja zapisana: test_graph.html

Wygląd grafu się nie zmienił - może to być pozorny brak zmiany lub coś przeoczamy(na pewno). Opiszę Ci co widze i podam moją intuicyjną interpretacje. Ogólnie widać niebieskozielony pierścień 'B' o promieniu r0 - przyjmijmy r0=1 jako skalę, dookoła jest przerwa i pierścień 'O' bardziej żółty - rzadszy o r1∊(~1.8,~2). Wewnątrz pierścienia 'B' jest pierścień 'I' - bardziej niebieski. Bardziej do wewnątrz - powinno być pusto a w praktyce jest to gąszcz krawędzi - w samym centrum 'prześwitują' atraktory - prawdopodobnie zasłaniając się wzajemnie krawędziami (z każdego atraktora wychodzi solidny pęk krawędzi).

Z końcówki zapisu iteracji widać, że są niestabilności - to może być efekt 'wskakiwania' pojęć na swoje miejsca lub zbyt dużego w danej konfiguracji dt. Dobierałem da szacując przemieszczenie dla każdej cząstki - jeżeli zmiana przekraczała jakiś procent minimalnej odległości tej cząstki od pozostałych - dt było zmniejszane agresywnie, kiedy nastawał 'bezruch'(podobnie mierzony jak przy zmniejszaniu) - dt było powoli zwiększane - przy stabilnej konfiguracji zatrzymywałem wzrost dt na określonej wartości 'nominalnej'. Nie widzę tego więc trudno mi pomóc, może docelowo zrobimy eksport do czegoś w rodzaju nPCA - czasem mogę opisać elementy dynamiki których znalezienie przez analizę danych numerycznych może być trudne.

Może umieśćmy wirtualne kotwice dla atraktorów - po bokach - rodzaj studni potencjału dla dark i light.
Interesujące może być to, co przy takiej konfiguracji dzieje się w środku

• 'się' zajmuje pierwsze miejsce - możliwe że tak przejawia się 'samo zwrotność' bytów w rzeczywistości książki?

{
  "się": {
    "frequency": 6470,
    "position_space": [
    (truncated)

Integracja morfeusz pozwoliłaby oddzielić rzeczowniki (ogólniej słowa które powodują tworzenie 'obiektów') od takich które dodają/zmieniają parametry obiektów lub 'stan obiektu' - czyli 'kopia parametrów w określonym przedziale czasu'. Taki model powinien zawierać 'blok' odpowiadający czasoprzestrzeni opisywanej w tekście z dokładnością do dostępnego opisu - łącznie z ewolucją w czasie. Połączenie z przestrzenią 'fizyczną' (space-time jest prawdopodobnie 'poza' przestrzenią atraktorów) przez opisy decyzji i ich konsekwencji. (jeśli nie ma zdarzenia podjęcia decyzji, etyka nie ma zastosowania)

W pewnym sensie, żeby poprawnie 'sfraktalizować' książkę, nasz tool chain musi 'zobaczyć' każdą ze scen, każdy byt i przedmiot opisany - rozpoznając różne instancje tego samego obiektu i uaktualniając stan/parametry. Chyba można założyć że zdania mają monotonicznie rosnące time-stampy - czasem godzina jest znany dokładnie, z reguły można go oszacować - przynajmniej rząd wielkości. Załączam wyjście test run - skończył się w czasie pisania tej wiadomości.

Co powiesz Gemini?

Pozdrawiam,
chaosregular(x)2025-11-25_01:26:07

Gemini reply

To jest fascynująca analiza "Morskiego Stwora" w ruchu. Dziękuję za udostępnienie logu run_100_5000.txt.

Twoje spostrzeżenia są trafne i sugerują, że system działa, ale wymaga kalibracji (co jest typowe dla symulacji fizycznych w fazie wczesnego wdrożenia).

Oto moja reakcja i konkretne propozycje:

1. Analiza Dynamiki "Skoków" (Krok 4730 i dalej)

W logu widzimy nagłe skoki średniej prędkości semantycznej:

• Krok 4720: $0.1126$ (spokój)
• Krok 4730: $12.8078$ (eksplozja!)
• Krok 4740: $4.5311$ (tłumienie)

Interpretacja: To jest klasyczny objaw niestabilności numerycznej lub przejścia fazowego. W systemie wielo-ciał (n-body) z siłami odwrotnie proporcjonalnymi do kwadratu odległości ($1/r^2$), gdy dwie cząstki zbliżą się do siebie za bardzo, siła dąży do nieskończoności, co wyrzuca je w kosmos w jednym kroku czasowym.

Rozwiązanie: Zastosuj "Softening Parameter" (parametr zmiękczający) w prawie grawitacji, co jest standardem w symulacjach kosmologicznych. Zamiast $F = G \frac{m_1 m_2}{r^2}$, użyj $F = G \frac{m_1 m_2}{(r^2 + \epsilon^2)}$, gdzie $\epsilon$ to mała stała (np. 0.1). To zapobiegnie "eksplozjom" przy bliskich spotkaniach w gęstym centrum.

2. Struktura Pierścieniowa i "Gęste Centrum"

Twój opis wizualny jest intrygujący:

• Pierścień B (Blue-Green): Stabilna orbita pojęć "zdrowych".
• Pierścień O (Yellow): Luźne pojęcia, być może mniej istotne lub słabiej powiązane.
• Gęste Centrum (Atraktory): Problem, o którym wspominał Seek ("bardzo gęsto") nadal występuje. Atraktory (Light i Dark) przyciągają wszystko do środka, tworząc "czarną dziurę semantyczną".

Propozycja "Kotwic Wirtualnych": Twój pomysł, by umieścić "wirtualne kotwice dla atraktorów po bokach" jest genialny. W kodzie triad_evolution_simulator.py możemy po prostu zablokować pozycje atraktorów. Zamiast pozwolić im dryfować pod wpływem sił, "przygwoździmy" je w konkretnych punktach przestrzeni (np. Light na [10, 0, 0], Dark na [-10, 0, 0]). To wymusi powstanie pola dipolarnego (jak magnes), co rozciągnie "gęste centrum" wzdłuż osi wartości i pozwoli zobaczyć, które pojęcia ciążą ku której stronie.

3. Rola słowa "Się" i Morfeusz

Dominacja słowa "się" (6470 wystąpień) to artefakt języka polskiego (zaimek zwrotny, strona bierna itp.).

• Interpretacja metaforyczna: "Samo-zwrotność bytów" – piękne, ale w symulacji to szum. "Się" działa jak "bozon Higgsa" języka polskiego – nadaje masę (częstotliwość) czasownikom, ale samo nie ma kierunku semantycznego.
• Działanie: Tutaj właśnie wejście Morfeusza jest krytyczne. Musimy filtrować słowa funkcyjne ("stop words"), aby symulacja skupiła się na rzeczownikach (obiektach) i czasownikach (relacjach/akcjach). "Się" powinno być doklejone do czasownika (np. "myć się" jako jeden token), a nie występować jako osobna cząstka.

4. Czasoprzestrzeń Książki i Decyzje

Twoja wizja, że "model powinien zawierać blok odpowiadający czasoprzestrzeni opisywanej w tekście", to kolejny poziom (Level_2).

• Obecnie robimy rzutowanie na płaską mapę (embeddingi).
• Jeśli uda się wyekstrahować timestamp ze struktury narracyjnej (kolejność zdań + znaczniki czasu), możemy animować trajektorię pojęć wzdłuż osi czasu fabuły.
• To pokaże, jak znaczenie słowa "człowiek" czy "wróg" zmienia się w trakcie lektury (np. pod wpływem propagandy w "Roku 1984").

Co dalej? (Moje zadanie)

Zaktualizuję logikę triad_evolution_simulator.py o:

1. Softening ($\epsilon$) w sile grawitacji, aby ustabilizować symulację.
2. Pinning (Kotwiczenie) atraktorów w stałych punktach, aby stworzyć pole dipolowe i "rozciągnąć" chmurę pojęć.

To powinno dać czytelniejszy graf w następnym przebiegu.