Прогнозата идва преди изпълнението
Ученикът записва хипотеза, преди да пусне кода или симулацията. Това превръща задачата от познаване на отговор в проверка на причинно-следствен модел.
Методът на OmniLab
Обучението чрез пертурбации започва с работеща система. Ученикът променя едно нещо, предвижда ефекта и сравнява прогнозата с наблюдаваното разминаване.
Ученикът записва хипотеза, преди да пусне кода или симулацията. Това превръща задачата от познаване на отговор в проверка на причинно-следствен модел.
Промяната е малка и видима: оператор, ред код, параметър на физичен свят. Така вниманието остава върху причината, а не върху шум от много промени наведнъж.
OmniLab показва оригиналния и променения свят един до друг. Сократовият AI наставник насочва с въпроси, докато ученикът свърже наблюдението с теорията.
Всеки цикъл има четири стъпки: ученикът прогнозира ефекта от промяната, прилага една контролирана мутация, наблюдава как промененият свят се разминава с оригинала и осмисля разликата чрез теорията.
Записването на хипотеза преди пускането на кода или симулацията превръща задачата в проверка на причинно-следствен модел, а не в търсене на наизустен отговор.
OmniLab поддържа работещ Python и JavaScript код и 2D Нютонови физични симулации. Всяка мутация е малка и видима — оператор, ред код или физичен параметър.
Сократовият AI наставник задава насочващи въпроси, докато ученикът свърже наблюдаваното разминаване с теорията — той не дава готовия отговор.