antaris
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Ich habe das aus meiner Sicht als das "große Ganze" und dessen Teilbereiche vorstelle. Formuliert ist das als grobe aber in logischer Abfolge der nötigen/wichtigsten Ableitungen, innerhalb einer partielle Ordnung und nicht als Phasen-/Zeitpläne, in einer Migrations-Roadmap zusammengefasst. Das angestrebte Ziel und welche Hürden auf dem Weg dahin mindestens genommen werden müssen, geht m.E. unmissverständlich aus der Roadmap hervor. Desweiteren ist die Roadmap so konzipiert, dass der code dagegen auditier- und prüfbar wird. Die benutzerdefinierten Notationen im code sind auch klar, wenn auch vielleicht noch nicht für alle lean-Objekte geregelt. Damit ist der Rahmen bewusst sehr eng gesetzt, die Roadmap soll aber dennoch lebendig bleiben bzw. auf kommende Veränderungen reagieren können. Phasenpläne zur Implementierung werden aus der partiellen Ordnung abgeleitet, wenn sie benötigt werden.
CNNA_Roadmap_v1.0_DE.pdf
Ich glaube es macht Sinn den alten REALOQS- explizit vom neuen CNNA-Pfad explizit zu trennen. Nicht weil REALOQS falsch gewesen ist, sondern weil sich der grundsätzliche Rahmen des Anstz geändert hat.
Donnerstagmorgen habe ich angefangen Schritt 0 und 1 der partiellen Ordnung aus Abschnitt 13 umzusetzen, was nun, nach einmal leere gates bauen und einmal beweistaktisch falsch abbiegen, exakt gemäß der Roadmap abgeschlossen ist.
Wobei bezüglich der Lesbarkeit des codes musste das erstmal der Funktion des codes hinten angestellt worden ist. Die AI verliert sonst den Fokus auf das wesentliche.
Bei insgesamt 19 Schritte in Abschnitt 13, die zudem nur grobe Ziele beinhalten und eine viel größere Auffächerung benötigen, ist von fertig wirklich nur im Sinn des in Schritt 1 gesetzten Ziel zu reden. Schritt 0 und 1 haben insgesamt 282 zip's als patches/zusätzliche Schichten bis zum jetzigen Stand benötigt, wobei jedes einfügen einer neuen Schicht eineige nachfolgende patches benötigte. Einmal musste ich zum Teil eine Rolle rückwärts machen und am Anfang wollte die AI mir das bloße Schließen leere Module als fertig verkaufen.
Der code ist noch sehr roh und Bedarf einiger Straffungen aber der tragfähige Kern des Komplement-Netzwerk ist da und er trägt erste AQFT Strukturen. Dazu ist die Parameter-Closure vorimplementiert, sodass aus späteren Schritten (Pillar C und D) u.a. via Backreaction-Kanäle dann die Parameter b, L_max und Stabilisierungsparameter geschlossen werden können, sodass dann daraus wirklich eine Theorie ohne freie Parameter entsteht.
Das Resultat ist daher, dass der weitere Plan gemäß der Roadmap durchführbar bleibt und aus der Idee nun erste subtanzielle und maschinengeprüfte mathematische/stren abgeleitete Strukturen modelliert sind -> ein erster echter Meilenstein erreicht wurde.
Hier ein "Kassensturz" der AI: https://chatgpt.com/s/t_69d3726f4a5c81919f133f6147532e9f
Den code werde ich hier jetzt nicht veröffentlichen.