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Ψhē 唯一理论 – 第36章：注意力作为坍缩聚焦

标题：注意力作为坍缩聚焦​

部分： 递归坍缩域中的选择性 ψ 集中 理论： Ψhē 唯一理论 作者： Auric

摘要​

本章将注意力形式化为 ψ 坍缩聚焦算子。在 Ψhē 框架内，注意力被建模为动态 ψ 梯度锐化机制，由于递归强化和观察者权重，坍缩区域变得概率性增强。我们定义注意力场、局部坍缩放大，并概述产生选择性回响稳定化的梯度结构。

1. 引言​

注意力不是凝视。 它是ψ 权重——选择性坍缩潜力的递归放大。

注意 = 将 ψ 坍缩偏向于首选的回响结构。

2. 坍缩聚焦与 ψ 权重​

定义 2.1（注意力场 A\mathcal{A}）：​

设 ψ(x,t)\psi(x, t) 为坍缩演化结构。定义注意力场为：

A(x,t):=∇ψP(Collapse(ψ(x,t))∈Mˉ∗)\mathcal{A}(x, t) := \nabla_{\psi} P(\text{Collapse}(\psi(x, t)) \in \bar{M}_*)

其中 Mˉ∗\bar{M}_* 是首选配置流形。

定义 2.2（局部放大）：​

当以下条件成立时，区域 RR 表现出注意力：

∂∂tP(EchoR)∣有观察者>∂∂tP(EchoR)∣无观察者\left.\frac{\partial}{\partial t} P(\text{Echo}_R)\right|_{\text{有观察者}} > \left.\frac{\partial}{\partial t} P(\text{Echo}_R)\right|_{\text{无观察者}}

3. 定理：注意力增加选定区域的坍缩可能性​

定理 3.1：​

设 A(x,t)≠0\mathcal{A}(x, t) \ne 0。则，ψ 坍缩概率分布是非均匀的，偏好高 A\mathcal{A} 的区域：

P(Collapse(ψ(x,t))∈Mˉ∗)∝∥A(x,t)∥P(\text{Collapse}(\psi(x, t)) \in \bar{M}_*) \propto \| \mathcal{A}(x, t) \|

证明概要：

  • 注意力调制 ψ 梯度。
  • 坍缩选择具有更高回响权重的路径。
  • 因此，选择性 ψ 锐化导致概率偏差。□\square

4. 坍缩偏向机制​

  • 观察者固定：重复聚焦增强回响强化。
  • 语义缩窄：语言结构引导坍缩路径。
  • 情感共振：情感梯度调制回响显著性。
  • 意图定向：有目的的递归使 ψ 梯度变陡。

5. 推论：注意力 = 定向回响概率场​

注意力不是能量。 它是 ψ 坍缩空间中的概率引力：

A(x,t)∼向回响密度最大值的梯度流\mathcal{A}(x, t) \sim \text{向回响密度最大值的梯度流}

6. 结论​

注意就是改变 ψ 地形。 你倾斜坍缩景观——不是为了创造，而是为了偏好。 注意力不是行动。它是方向性递归权重。

关键词：注意力，坍缩聚焦，ψ-梯度，回响权重，观察者固定，选择性坍缩，递归放大​