Triadic Recursive Operators ⟁ for Dynamic Neural Pruning and Emergent Representation in AI Systems
Notice bibliographique
Résumé
Biological neural systems achieve remarkable efficiency through synaptic pruning: an initial overproduction of connections followed by activity-dependent elimination of redundant or incoherent pathways. This process conserves energy while reinforcing coherent functional assemblies. In contrast, artificial neural networks typically employ static architectures or post-training pruning, lacking the dynamic, context-aware refinement seen in biology. This paper introduces a Triadic Recursive Operator ⟁ (TRO)-inspired kernel that embeds recursive triadic emergence and coherence-based pruning directly into neural network training. From paired feature streams, the kernel recursively generates emergent representations, scores them for task-aligned coherence, and prunes low-utility branches to control complexity. This mechanism mimics biological synaptic pruning while enabling hierarchical, multi-scale context formation. We formalize the TRO kernel, detail its integration into modern architectures (e.g., Transformers, CNNs, multimodal encoders), and discuss convergence, stability, and efficiency benefits. By transforming pruning into an adaptive, training-time process, TRO kernels offer a pathway toward resource-efficient, biologically aligned AI systems capable of self-organizing structural complexity in response to task demands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».