S-AI-RLM: Una macchina logica ricorsiva

S-AI-RLM führt eine Rekursive Logikmaschine im Rahmen des Paradigmas der Sparse Artificial Intelligence ein, um eine zentrale Einschränkung heutiger probabilistischer Reasoning-Systeme zu adressieren: Eine hohe empirische Leistungsfähigkeit bietet für sich genommen keine Garantien für Terminierung, logische Korrektheit, Stabilität des Reasonings oder zertifizierte Festlegung. Die Architektur trennt ausdrücklich drei Komponenten: einen LLM-freien, gekoppelten kognitiv-hormonellen dynamischen Kern, der durch sechs künstliche Hormone gesteuert wird; eine rekursive symbolische Schicht, die eine totale charakteristische Funktion und ein explizites Kohärenzzertifikat auf einer deklarierten entscheidbaren Domäne implementiert; sowie einen optionalen probabilistischen Vorschlagsmechanismus, der über semantische Übersetzung angebunden und ausschließlich als beschränkte periphere Störung behandelt wird. Ein triadisches Akzeptieren–Klären–Zurückweisen-Regime (ACR) koordiniert Stabilisierung und Zertifizierung, während zwölf spezialisierte Agenten Inferenz, Verifikation, Orchestrierung, Gedächtnis, Governance und metakognitive Kontrolle gemäß einem sparsamen Mindestabdeckungsprinzip übernehmen.Fünf theoretische Ergebnisse charakterisieren den Rahmen. Sie zeigen die bedingte Konvergenz der gekoppelten kognitiv-hormonellen Dynamik unter Kontraktions- und Small-Gain-Annahmen; setzen die gemeinsame Konvergenz unter expliziten Kompatibilitätsbedingungen mit der Totalität des intern zertifizierten ACR-Stoppverfahrens in Beziehung, während die symbolische Turing-Entscheidbarkeit als eigenständige Eigenschaft behandelt wird; etablieren ein internes Stoppen in endlicher Zeit bei strikter Kompatibilität zwischen Stoppbedingung und Zertifikat; leiten bedingte Konsequenzen für Entropie und symbolische Kohärenz ab; und charakterisieren optionale LLM-Eingriffe als beschränkte Störungen, wobei exakte Konvergenz wiedererlangt wird, wenn diese Störungen enden oder summierbar sind. Die Formulierung unterscheidet damit ausdrücklich zwischen dynamischer Stabilisierung, algorithmischer Terminierung und logischer Korrektheit, anstatt diese Begriffe als äquivalent zu behandeln.Die experimentelle Validierung ist in aufeinanderfolgende Stufen gegliedert. Eine ursprüngliche kontrollierte Vorvalidierung auf 6.000 benchmarkartig strukturierten synthetischen Instanzen über fünf Zufallsseeds hinweg erfasste sämtliche H1–H7-Messpfade; bei vier synthetischen Familien des entscheidbaren Kerns erreichte die simulierte S-AI-RLM-Politik eine Entscheidungsgenauigkeit von 92,33 % (95%-KI: 91,46–93,13 %) bei einer Rate gültiger Entscheidungen von 100 %. Die erweiterte ausführbare Validierung umfasst 40 automatisierte Tests, die sämtlich bestanden wurden, sowie neun Experimentfamilien, die sowohl den gemeinsamen rekursiven Mechanismus als auch die RLM-spezifische Zertifizierungsschicht abdecken. Bei exakt verifizierbaren Instanzen zu prozeduraler Folgerung, Inkonsistenz und endlichen CSPs erzielte der implementierte symbolische Kern auf den getesteten Stichproben eine beobachtete Entscheidungsgenauigkeit von 100 %, mit korrekten Akzeptieren- und Widerspruch-Zurückweisen-Entscheidungen in den jeweils anwendbaren Regimen. Das zertifizierungsbewusste adaptive Stoppen bewahrte die beobachtete Genauigkeit und reduzierte gleichzeitig die Reasoning-Tiefe gegenüber einer Ausführung mit fester Tiefe erheblich.Eine zentrale Zertifikatsablation isoliert den Unterschied zwischen Konvergenzüberwachung und zertifizierter Festlegung. Wenn Residual- und Entropiesignale gleichzeitig durch irreführende Mirages falschen Vertrauens verfälscht werden, akzeptiert eine Recursive-artige C1–C3-Stoppregel fälschlicherweise etwa 5–11 % der getesteten Instanzen prozeduraler Folgerung, während die vollständige S-AI-RLM-C1–C4-Zertifizierungsregel eine beobachtete Falschakzeptanzrate von 0 % aufrechterhält.Zusätzlich wurde eine Validierung auf dem öffentlichen Benchmark ProofWriter durchgeführt, ohne die sy…