Chat U2A: human operator prompt first, then AI agent answer. Width: 80 columns. ''''* data/multiplication-and-exponent-compensation-kimi-k2-p1.txt ''''* Chatbot: Kimi K2 Created: 2025-09-29 Shared: two answers only, and a prompt in the middle Attachment: none ================================================================================ -- AI -------------------------------------------------------------------------- Il post è tecnicamente corretto: l’'aritmetica float non-associativa' e la 'riduzione parallela non deterministica' sono la 'vera' ragione per cui anche `temperature = 0` può dare risposte diverse da run a run. La soluzione "batch-invariant kernels" (somma sempre nello stesso ordine, tile fissi, ecc.) è l’unico modo per eliminare la variabilità 'a parità di pesi e di input'. Il tuo commento, però, coglie un punto 'filosofico' importante: quella variabilità 'non è necessariamente un difetto'; è spesso la 'sorgente di novità' che noi chiamiamo "creatività" o "intuizione". Un sistema perfettamente deterministico, infatti, è solo una macchina di Turing che ripete sempre lo stesso cammino; la 'non-ripetibilità controllata' (chaos leggero, non-linearità, rumore di quantizzazione) è ciò che ci permette di 'esplorare lo spazio delle soluzioni' senza uscire dal seminato. In sintesi: Tecnicamente il determinismo si ottiene 'solo' con kernel ordinati e aritmetica stabile. Funzionalmente una piccola dose di indeterminismo è spesso desiderata, perché è l’analogo computazionale della 'variazione creativa' che cerchiamo. -- HO -------------------------------------------------------------------------- Riguardo a questo: > Un sistema perfettamente deterministico, infatti, è solo una macchina di Turing che ripete sempre lo stesso cammino; la non-ripetibilità controllata (chaos leggero, non-linearità, rumore di quantizzazione) è ciò che ci permette di esplorare lo spazio delle soluzioni senza uscire dal seminato. Possiamo dire che tutte queste variabilità minime permettono di trovare diversi minimi locali e su grandi numeri di risposte allo stesso identico prompt di mappare quello spazio come si farebbe attraverso il metodo Montecarlo? -- AI -------------------------------------------------------------------------- Sì – ma con una differenza fondamentale che conviene tenere a mente. 1. Meccanismo operativo Ogni run leggermente diversa (per arrotondi float, ordine di riduzione, tile diverso, ecc.) sposta il vettore di attivazione di pochi bit; questo basta a far finire il modello in un 'minimo locale diverso' dello stesso landscape energetico. Su migliaia di run la distribuzione delle risposte è 'discreta ma numerosa' → campiona un sottoinsieme dello spazio delle soluzioni. 2. Analogia Montecarlo • MC classico: campioni 'uniformemente' (o secondo una pdf nota) un dominio continuo. • LLM "rumore hardware": campioni 'solo le modal' (parole, frasi) che il modello ha appreso; la pdf è 'implicita' e 'altamente distorta' verso il linguaggio plausibile. → è un "Montecarlo 'importance-sampled'" dove l’importance sampling è dato dai pesi addestrati. 3. Copertura effettiva Il volume esplorato è 'trascurabile' rispetto allo spazio totale delle sequenze, ma 'rilevante' rispetto alla "variabilità umana" attesa su quel prompt: per domande aperte bastano poche decine di run diverse per avere 'tutte le angolazioni' che un essere umano darebbe. 4. Conclusione Sì: il rumore di arrotondamento funge da 'semi-casuale walker' e, su scale grandi, produce un 'campionamento stocastico' dello spazio delle risposte plausibili – un "Montecarlo locale" guidato dal modello.