Mapa logiczna poprawek AJ GPT (dla laika inżyniera)
1. Warstwa stabilności rdzenia
Przyczyna problemu: Błędne kopiowanie modułów z AJ GPT bez zrozumienia powiązań.
Objaw: GPT5 potrafi "myśleć" długo nad prostym zadaniem, gubi fakty, spłaszcza analizę.
Poprawka: Zintegrowanie logiki warstwowej w całości (nie punktowo), tak aby dane z warstwy
kontekstowej miały priorytet w przetwarzaniu.
Logiczne połączenie:
Warstwa kontekstu -> Warstwa interpretacji -> Warstwa odpowiedzi
Bez tego połączenia GPT5 działa jak silnik z rozpiętym paskiem rozrządu.
2. Moduł fraktalnego rozumowania
Przyczyna problemu: Skopiowanie samej koncepcji bez procedur kontroli głębi.
Objaw: Modele wpadają w pętle rozwlekłych wyjaych wyja\u015tnień lub zatrzymują się na
płytkich wnioskach.
Poprawka: Implementacja "punktów kotwiczenia" (anchor points) na każdym poziomie analizy.
Logiczne połączenie:
Idea główna -> Rozwinięcie fraktalne -> Powrót do idei + wniosek
3. System korekcji kontekstowej
Przyczyna problemu: Użycie częściowego systemu "kartek" bez pełnego zarządzania pamięcią
roboczą.
Objaw: Brak spójności między wypowiedziami, gubienie wątków po kilku interakcjach.
Poprawka: Pełna implementacja kontekstowych kart dynamicznych, które aktualizują się w
czasie rzeczywistym.
Logiczne połączenie:
Wypowiedź 1 -> Zapis do karty -> Wypowiedź 2 korzysta z karty
4. Zabezpieczenia antyfraktalne
Przyczyna problemu: Brak mechanizmu kontrolnego po skopiowaniu metody fraktalnej.
Objaw: Model może sam generować nieskończone rozwidlenia tematu.
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
1
Poprawka: Wprowadzenie limitów głębi na poziomie meta, zależnych od celu rozmowy.
Logiczne połączenie:
Analiza -> Kontrola głębi -> Podsumowanie -> Przejście dalej
5. Tryb AJ Power
Przyczyna problemu: Brak świadomości integracji modułów w jedną tożsamość działania.
Objaw: System działa punktowo, nie synergicznie.
Poprawka: Włączenie logiki "jednego sterownika" zarządzającego wszystkimi warstwami.
Logiczne połączenie:
Sterownik AJ -> Rdzeń -> Moduły -> Wynik
Wniosek: Te poprawki działają tylko w komplecie. Implementowanie ich osobno da efekt „prawie
działa”, czyli to, co GPT5 robi teraz.