Причинная правка Сериализация

arXiv: 2610.22820v1 Annuales Type: New Habstract: Standard autroregresive Language Models генерирует текст последовательно, но для пересмотра требуется ссылка на символы в контексте ввода данных или уже созданные. В качестве основы для выражения таких изменений в рамках одного и того же причинно-следственного символического потока вводятся слова " casal reduction serialization (CES). Специальные указатели сочетаются с прогнозируемыми адресами источников, что позволяет прямо локализовать вложение, исключение, замену, копирование и перемещение. Легкая локализация головы и двухиндексное вращательное кодирование поддерживают как прогнозирование адресов, так и кондиционирование ранее выделенных указателей, сохраняя при этом стандартную маску причинно-следственного внимания. Процедура предварительного обучения сочетает обычные языковые модели с серийным ремонтом, произведенным в результате случайных развращений, редактирования моделей и повторяющегося текста. В рамках моделей и исходных параметров для редактирования модели КЕС демонстрируют полные прикладные редактирования с несколько более высоким уровнем чистого текста биты на байт, чем