Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 8 сентября 2026 года] Название: EvolveSchapter: синтез информации-эволюционный контекст через исполняющие государственные машины и обзор естественного/лангового вида HTML (экспериментальный) резюме: В постоянных взаимодействиях длинные контексты могут кодировать развивающийся процесс, а не фиксированный рекорд: последующие события могут пересматривать или отзывать ранее представленную информацию, изменяя то, что остается в силе, и какие выводы следует сделать. Мы называем это эволюцией информации об условиях (IE). Решение IE требует идентификации действительных записей, применения обновленных данных в порядке и восстановления состояния запроса из истории события. Существующие текстово-первые обобщающие трубопроводы затрудняют проверку таких данных, поскольку переходы к штатам и логика ответа попрежнему имплицитны. Мы представляем EvolveSchaller — систему, основанную на кодах и определяющую эволюцию информации до того как сделать ее естественным языком. Назначенные человеком эксплуатационные спецификации определяют изменения состояния, действительность записи, контроль за трудностями и логический ответ; сильный LLM затем синтезирует автономный симулятор из каждой спецификации. Выполненные имитационеры создают историю событий на естественном языке с многооборотом, в то время как детерминистские перепроигрывают справочные ответы и атомные контрольные списки. Мы привязываем EvolveSchaller к 117 прототипам задач и 159…
Эволюционный цикл: синтез информационных и эволюционных контекстов с помощью исполняющих государственных машин и рендеринга естественно-ланговых систем
arXiv: 2609.08435v1 Annuales Type: New Humber Brieft: В постоянных взаимодействиях длинные контексты могут кодировать развивающийся процесс, а не фиксированный отчет: последующие события могут пересматривать или отзывать ранее представленную информацию, изменяя то, что остается в силе и какие выводы будут сделаны после этого. Мы называем это эволюцией информации об условиях (IE). Решение IE требует идентификации действительных записей, применения обновленных данных в порядке и восстановления состояния запроса из истории события. Существующие текстово-первые обобщающие трубопроводы затрудняют проверку таких данных, поскольку переходы к штатам и логика ответа попрежнему имплицитны. Мы представляем EvolveSchaller — систему, основанную на кодах и определяющую эволюцию информации до того как сделать ее естественным языком. Назначенные человеком эксплуатационные спецификации определяют изменения состояния, действительность записи, контроль за трудностями и логический ответ; сильный LLM затем синтезирует автономный симулятор из каждой спецификации. Выполнение проверенных имитаторов позволяет получать многообразный поворот на естественном языке e