University of Liberal Arts Bangladesh

生成模型反复用自身输出训练会收窄分布、先丢掉尾部，这类崩溃此前缺少在训练管线里实时纠偏的机制。HOMEOSTASIS把签名哈希链的溯源记录与预测熵、校准误差、表征漂移三项模型体征合成一个类李雅普诺夫风险量，再由PID控制器调节人类数据混合比例并决定隔离。在五维高斯递归测试台上，30个种子、20代训练下，闭环控制把最终崩溃风险从2.67降到0.48，尾部覆盖保持97.4%，而无控制时为66.2%；溯源门控隔离在控制之上未显示可检测的额外收益。

生成模型反复用自身输出训练会收窄分布、先丢掉尾部，这类崩溃此前缺少在训练管线里实时纠偏的机制。HOMEOSTASIS把签名哈希链的溯源记录与预测熵、校准误差、表征漂移三项模型体征合成一个类李雅普诺夫风险量，再由PID控制器调节人类数据混合比例并决定隔离。在五维高斯递归测试台上，30个种子、20代训练下，闭环控制把最终崩溃风险从2.67降到0.48，尾部覆盖保持97.4%，而无控制时为66.2%；溯源门控隔离在控制之上未显示可检测的额外收益。