인공지능에서의 수용성 제어: PFL-X 제약 게이팅을 사용한 훈련 동역학 안정화

인공지능 시스템은 최적화 및 패턴 인식에서 강력한 능력을 보여주지만, 훈련 중에 발산, 손실 급증 및 붕괴와 같은 불안정성에 취약하다. 기존의 안정화 방법은 최적화 프레임워크 내에서 작동하며 반응적으로 적용된다. 본 논문은 붕괴 전에 AI 시스템을 안정화하기 위한 구조적 메커니즘으로 수용성 제어를 소개한다. 압력-흐름 언어 확장(Pressure-Flow Language Extension, PFL-X)을 사용하여 훈련 동역학을 입력, 평가 및 제약 내의 연속흐름으로 표현한다. 불안정성은 고밀도 평가(>>O<<)로 식별되고, 안정화는 경첩 매개 변형 및 수용 가능한 구성으로의 복귀를 통해 이루어진다. 이 프레임워크는 분야에 중립적이며 최적화 이전에 작동하여 AI 훈련 시스템을 위한 구조적 제어층을 제공한다.