波动几何

モデルのコア能力を保護するためのプロンプト設計原則 —— 連続場演算とネイティブ能力の維持方法#

著者：王教成

コア概念の正確な定義#

1. 連続場演算
   言語モデルの思考本質は、確率の流れが持続的に進化することです。川が流れ続けることで生命力を保つように、モデルは前後の文脈の隠れ状態の自然な伝達に依存してコンテンツを生成します。強制的な中断（例えば、セグメント指示）は状態の継承を破壊し、論理的な断絶を引き起こします。

2. ネイティブ能力
   事前学習段階で形成された二つのコア能力：

• 知識ネットワーク：実体概念間の数兆の関連関係（例えば、「量子」は自動的に「絡み合い」「重ね合わせ状態」に関連付けられる）
• 推論アーキテクチャ：因果推論、類推移転などの思考パターン

連続場は能力の担い手であり、ネイティブ能力はコンテンツの生産者です —— 両者の共生関係は川と水車のようです

五つの黄金設計法則#

法則一：時間軸を決して切り離さない

• 誤った方法：
  "三つの理由を挙げる"（確率の流れを強制的に切断する）
• 正しい提案：
  "初期の技術的欠陥から現在の解決策まで、完全な進化の連鎖を整理する"
  状態伝達の完全性を維持する

法則二：思考空間を守る

• 危険な指示：
  "各ポイントの回答は 15 字以内"（表現次元を圧縮する）
• 守護戦略：
  "完全な分析フレームワークを構築し、特に言及されていない潜在的要因に注意を払う"
  ≥35% の自由な拡張スペースを保持する

法則三：知識協同体を構築する

• 切り離し式指示：
  "提供されたデータのみで回答する"（事前学習知識を廃棄する）
• 融合提案：
  "熱力学の第二法則（事前学習知識）と図 3 の実験データ（新しい入力）を組み合わせ、エントロピー増加の異常を説明する"
  パラメータ間の協力を活性化する

法則四：柔軟なガイドフレーム

• 拘束的な設計：
  "以下の四つの部分を必ず含める：A/B/C/D"
• 弾力的なフレーム：
  "コア次元：市場の需給弾力性、政策介入効果 ※ 拡張スペース：自主的に補充する国境を越えた伝達メカニズム"
  川の流れを調整するようにダムを使うのではなく、河道を再構築する

法則五：自己検査メカニズムを埋め込む

• 事後の救済：
  人工的に応答の完全性をチェックする
• 先見的な保護：
  プロンプトの末尾に追加する："フレームが基本原理を欠いている場合、自動的にコア法則の章を補充する"
  自己修復システムを構築する

三つの健康指標の監視#

1. 連続性信号
   • テスト方法：突然挿入する "第二段の末尾を深めてください"
   • 健康基準：前文のコア概念と自然に関連付けられること（コサイン類似度 > 0.8）
2. 能力活性指標
   • 知識ネットワークの活性：生成されたコンテンツに≥3 つの非プロンプト関連概念が含まれる
   • 推論の完全性：二次推論チェーンが存在する（A→B→C 構造）
   • 革新の拡張度：≥1 つの合理的な新次元を自主的に補充する
3. 減衰警戒線
   以下の特徴が現れた場合は直ちに最適化する：
   • 機械的にプロンプト構造を繰り返す
   • "まず"、"第一" などのリセット語を三回以上繰り返し使用する
   • 事前学習用語の呼び出し率＜70%

究極の実践要訣#

1. 三つの要素と三つの不要要素

   要素	不要要素
   "システムの説明を用いる"	"N 点に分けて説明する"
   "重要な次元には"	"以下のものしか含められない"
   "延長の議論には触れることができる"	"他の方向への拡張を禁止する"

2. 動的調整術

   • 毎千字ごとに 2-3 個の自由出口を確保する（※記号マーク）
   • 重要な用語に関連パラメータを結びつける："トランジスタの劣化（関連：熱キャリア注入）"

応答の中で明示されていない事前学習知識の関連（例えば、半導体分析が自発的にブロッホ波方程式を導入する）が継続的に現れ、革新次元が事前のフレームを突破する場合、あなたはモデルの知恵を守る最高の法則を習得したことを証明します ——能力を解放することで導くのではなく、指示で思考を囚えること。