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Symmetry

Creator
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Seonglae ChoSeonglae Cho
Created
Created
2023 Jun 25 6:49
Editor
Edited
Edited
2026 Oct 29 6:25

Transformation which leaves an object unchanged

어떤 변환에 대해 물리량이 변하지 않는 것 즉 Symmetry는 근본적으로 Conservation을 의미한다
예를 들어 원은 rotational symmetry이다
 
 
 
 
유한한 양자계에서는 대칭이 유지되더라도, 무한계에서는 Spontaneous Symmetry Breaking이 나타날 수 있다. 유한계의 바닥상태는 양자 요동 때문에 대칭을 유지하지만, 실제 거시적 물질에서는 자성처럼 특정 방향이 선택됨. 연속 대칭과 장거리 질서가 존재하는 특정 조건에서, 시스템 크기 이 증가할수록 에너지 차이가 이하인 저에너지 고유상태가 점점 많아짐. 이 저에너지 상태들과 바닥상태를 선형 결합한 뒤 무한계 극한을 취하면, 명시적으로 대칭이 깨진 바닥상태를 구성할 수 있음. 자발적 대칭 깨짐이 유한계의 저에너지 스펙트럼과 어떻게 연결되는지 수학적으로 설명함. 다만 연속 대칭의 경우 구성한 상태가 ergodic하다는 점은 증명하지 못하고 추측으로 남김.

mezzanine
leochlon • Updated 2026 Oct 27 18:59

EPA를 포함한 유한 연산량 기반 World Model은 실제 세계의 symmetry을 필연적으로 깨뜨린다. Log loss와 압축 효율을 최적화하면, 물리적 불변성을 정확히 표현하는 것보다 데이터에 맞춘 편향된 표현이 유리할 수 있음. 데이터와 연산량을 늘리는 것만으로 실제 대칭성이 복원되지는 않으며, 특정 조건에서는 오히려 문제가 심해질 수 있다. Mezzanine이라는 도구로 대칭 변환에 대한 orbit-averaged teacher을 증류해 모델의 불변성을 개선하지만 어떤 대칭성이 깨졌는지 미리 알아야 하므로 일반적인 해결책은 아니다.
Mezzanine Toolkit Fixes AI Symmetry Breaks in World Models | Leon Chlon, PhD posted on the topic | LinkedIn
We prove that JEPA, or any world model trained under finite computation, will always break rules about the universe that no human would struggle with (symmetries). Here's why: To see why, imagine drawing the number 6 on the floor. Stand on opposite sides and argue whether it's a 6 or a 9. Someone stands overhead and makes a 69 joke. Physics solved this: conserve a universal answer regardless of where you stand. That's conservation of symmetry. A world model trained under log loss from one side of the room will confidently say 6. Train it from the other side, it says 9. Train it from both sides with position encoded, it learns "if standing here, 6; if standing there, 9", which is better compression than learning "ambiguous shape, need more context." The symmetry-breaking representation wins on log loss because it's cheaper than representing the genuine invariance. The optimizer is doing exactly what you asked it to. The uncomfortable implication: world models trained this way aren't learning the world's symmetries. They're learning whatever compressed representation minimizes codelength given the architecture they've got. Most of the "scaling will solve it" discourse implicitly assumes that enough data and compute will recover true invariances. We demonstrate mathematically that the objective itself doesn't want that unless you make invariance cheap in the model description. More data gives you more n, which makes the right side of the threshold bigger, not smaller. Scaling makes it worse, not better. A[~G]I. We provide Mezzanine, a toolkit that fixes these failures one symmetry at a time by distilling invariant representations from orbit-averaged teachers. Pick any model of reality, identify a broken symmetry (which we prove always exists), patch it, and the student performs identically to or better than the teacher, which was breaking that symmetry to compress. It works, it's straightforward, and it outperforms full "world models" trained on scale and ignorance. But it's a patch, not a cure: you have to know the symmetry, and no general fix can ever exist. Toolkit link in the comments, paper next week. Thank you Maggie Chlon for the insane effort put into validating the symmetries we looked at! Mezzanine toolkit: https://lnkd.in/eDy8Y3-R Thank you Nell Watson and Survival and Flourishing Corp for funding our efforts and making all this possible ❤️ | 177 comments on LinkedIn
Mezzanine Toolkit Fixes AI Symmetry Breaks in World Models | Leon Chlon, PhD posted on the topic | LinkedIn
Transformer attention의 QK·OV에는 출력에 영향을 주지 않는 rotational symmetry이 존재함.
Noether's theorem
에 따라 이러한 대칭성이 optimizer의 보존량을 만들고, 특히 Energy Conserving Descent(ECD)의 최적화를 방해할 수 있음. 학습하지 않는 query/value bias를 추가해 대칭성을 의도적으로 깨뜨리면 ECD의 성능이 크게 개선되서 attention head의 의미적 해석 가능성도 향상됨.
 
 

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