IRAM-Omega-Q：人工智能体中不确定性调节的计算架构

人工智能体可在保持对内部调节、不确定性管理及稳定性的opaqueness方面实现出色的任务性能。我们提出IRAM-Omega-Q，一种计算架构，将内部调节建模为对类量子状态表示的闭环控制。该框架以密度矩阵作为抽象状态描述器，实现对熵、纯度及相干性相关指标的直接计算，无需依赖物理量子过程。中心自适应增益持续更新，以维持目标不确定性 regime于噪声环境下。通过系统参数扫描、固定随机种子出版模式仿真及易感性基相图分析，我们识别出调节-噪声空间中可复现的临界边界。进一步我们表明，替代控制更新顺序（解释为感知优先与行动优先架构）在相同外部条件下诱导不同稳定性 regime。这些结果支持将不确定性调节作为人工智能体的具体架构原则，并为研究人工智能体中的稳定性、控制及顺序效应提供形式化环境。该框架被表述为人工智能体中自适应调节动力学的技术模型。它不主张关于现象意识，类量子形式仅作为结构化不确定性与状态演化的数学表示。