Сегодня для меня действительно особенный день. Я впервые в жизни взяла своё мышление и оформила его в настоящую практическую работу. Не просто идею на бумажке, а полноценный работающий механизм с кодом, который реально решает проблему. Изначально я решала психологическую задачу. Почему мы застреваем в одних и тех же паттернах мышления? Почему не видим новых возможностей вокруг, даже когда они прямо перед глазами? Почему так сложно быстро перестроить свою модель поведения? А потом я поняла: точно та же проблема есть у наших любимых LLM-моделей (ChatGPT, Grok, Qwen и пр). Они тоже начинают крутиться в повторяющихся циклах, тратят токены впустую и «залипают», хотя снаружи всё выглядит как активная работа. И чем сложнее и выше уровень задачи, тем больше вероятность того, что модель застрянет. Решила это исправить: перевела всё в математику и код, в итоге родился VT Engine + Cognitive Entropy Index (CEI) - реал-тайм индикатор, который видит, когда модель начинает стагнировать, и автоматически поднимает уровень мышления. Сегодня выпустила: • препринт (24 февраля 2026) • полностью открытый код на GitHub (релиз v1.0.0 прямо сейчас) Всё проверено и на синтетических симуляциях, и на живой модели Qwen2.5-3B-Instruct, все работает. Ссылка на код GitHub: https://github.com/nikabri88-cmd/vt-engine/releases/tag/v1.0.0 Ссылка на работу: https://zenodo.org/records/18802834 Это первый шаг к адаптивной оркестрации мышления - к системам, которые способны распознавать собственную стагнацию и менять стратегию без внешнего вмешательства. Если адаптивная оркестрация станет стандартом reasoning-систем, этот код был одним из первых шагов❤️ Julia Ryzhkova