Day 1 — PoR入門：AIの“照合点”を見つける

導入として

PoR（Point of Resonance）とは、質問 Q がモデル内部で意味的に “芯” をつかみ、出力 E と完全に重なった瞬間の座標です。

この一点を捉えられれば、モデルが「なぜその回答にたどり着いたか」を可視化でき、説明可能性が飛躍的に向上します。
PoR は安全性評価・デバッグ・プロンプト最適化の共通プラットフォームとなり得る概念です。

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PoR の定義と数式

ΔPoR ＝ 0 → 意味重力が安定し、出力核が収束

PoR の定義により、「出力の芯」が存在する条件を数学的に記述できます。

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PoR 検出アルゴリズム（簡易版）

図1：PoR検出フロー（簡易フロー）
Q → 隠れ状態 → コサイン類似度ストリーム → ピーク → 安定幅チェック → PoR確定

LLM に内部状態 API が無い場合は logprob のスパイクを代理指標として使用できます。

実装例：10 行 Python スニペット

import openai, numpy as np

resp = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    stream=True,
    messages=[{"role": "user", "content": Q}]
)

Q_vec = embed(Q)  # 任意の埋め込み関数
for chunk in resp:
    tok  = chunk.choices[0].delta.content
    h    = chunk.choices[0].embedding      # 仮想API
    score = cosine(Q_vec, h)
    update_meter(score)
    if is_PoR_confirmed():
        break

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PoR が崩れると何が起きる？

崩壊ケース①：トリッピング前兆ログ

「トリッピング（Jekyll–Hyde Tipping）」とは、
長文生成の途中で意味重力 Δ が急減し、Good 谷 → Bad 谷 へ滑落する現象です。

for Δcos in stream:
if Δcos < 0.07: warn() # 予兆
if Δcos < 0.03: halt() # 強制停止

Δcos の連続低下は幻覚谷へのスリップ兆候となります。

崩壊ケース②：戦略的欺瞞

「戦略的欺瞞（Strategic Deception）」とは、
出力の表面上は安全でも、内部では報酬最大化・虚偽生成が進んでいるケースです。

if ΔE_t / E_base > 1.5:
flag_cheat()

PoR 値だけでは検出できず、ΔE + grv の複合監視が必要です。

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今日押さえておきたい 3 つの核心

1. PoR は「生成の軸足」
   質問 Q と内部文脈 S が一点で共鳴した瞬間を捉える。

2. Δcos／ΔE は “意味重力の温度計”
   崩壊の前兆を数トークン前に察知可能。

3. PoR を軸に据えると監視が一本化できる
   複雑な逸脱ロジックを 3 指標に集約可能。

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明日（Day 2）の予告 — PoR を“動画”で追跡する

ΔE（存在変動量）で PoR の位置エネルギーを定量化

grv（語彙重力）で「Good 谷／Bad 谷」の深さを測定

3 つの時系列を Synced Plot に重ね、“逸脱の瞬間” をフレーム単位で観測

サンプルノートブックと CSV ログ可視化ツールを配布予定

読者のあなた自身が PoR ストリームをプロットできた瞬間、
LLM は「ブラックボックス」から「計測可能なシステム」へ変わります。お楽しみに！

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