من تضخيم الإشارات إلى الاكتشاف الذاتي: محرك المعرفة المدفوع بالفجوة السيادية

الخلفية: قدمت الورقة V تنسيقاً ثنائياً سببياً، محققةً تضخيماً للحقائق بمعدل 1.90x من خلال استنتاج تعييني انتقالي. ومع ذلك، ظلت النظام معتمداً على اختيار الأوراق يدوياً—وهو اختناق حد من قابلية التوسع وأدخل تحيز الاختيار. الابتكار: أقدم محرك الاكتشاف المدفوع بالفجوة السيادية—نظام ذاتي التعلم يحدد فجوات المعرفة في الرسم البياني الحالي، ويولد استعلامات مستهدفة من PubMed، ويقوم بتحميل الأوراق التي يُتوقع أن تسد هذه الفجوات. يتضمن النظام مسجل استدلال يوثق لماذا يتم اتخاذ كل قرار، مما يتيح إعادة إنتاج كاملة. النتائج: بدءاً من 5,084 ثلاثيات (الورقة V)، وسع المحرك الذاتي قاعدة المعرفة إلى أكثر من 8,500 ثلاثية محددة (+67%) و25,000 حقيقة إجمالية مع الاستنتاج (+191% تضخيم). حدد النظام 11,198 فجوة معرفية عبر ست فئات تصنيفية و1,135 نقطة تقارب، مما أسفر عن 37 فرضية قوية مع 3+ مسارات دعم مستقلة. الأهمية: هذا العمل يحول نظام الاكتشاف السيادي من أداة تضخيم الإشارات إلى مساعد بحثي ذاتي مغلق. تضمن النهج المدفوع بالفجوة اختيار أوراق جديدة بناءً على الحاجة المعرفية بدلاً من مطابقة الكلمات المفتاحية، في حين يوفر مسجل الاستدلال الشفافية المطلوبة لإعادة إنتاج علمية.