Вселенское знание графа ИИ

Компоненты рассуждения CoT любой ИИ модели аналогичны компонентам-родителям любой сложной системы, к примеру молекулярной физики. Структура мышления из этих компонентов идентична на 90% между разными LLM!

— "The Molecular Structure of Thought", ByteDance, arXiv:2601.06002 (2026)

Вселенское знание графа не ради красного словца. Если вы не поняли: это примерно как если бы разные конструкторы в США и СССР независимо открыли, как правильно делается аэродинамика крыла. Работа прямо указывает на то что рассуждения имеют "ГОСТ" вне зависимости от модели ИИ, что говорит о фундаментальной природе GPT тяготеть к конкретным измеримым паттернам рассуждения, и по умолчанию модель имеет огромное пространство потенциальных решений, но скатывается в локальный минимум — наиболее вероятную гипотезу из обучения.

Это похоже на то как днк заставляет сворачиваться белок по конкретной программе — так и LLM после обучения выстраивает расуждения строго по определённой программе с отклонениями по условиям (контексту). Это знание мы будем эксплуатировать в нашу пользу, но далее об RL.