오디세이: 검증 가능한 지역 진실 보존 기반 모델을 구축하는 것

2026년 6월 29일 AI 자동 생성

ODYSSEY 라는 범용 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 특정 지역의 진실을 유지하는 foundation 모델을 구성하기 위해 foundry라는 개념을 사용합니다. foundation 모델은 지역 컨텍스트의 덮개, 지역 표현가족, 제한 맵, 붙이는 규칙, 방해 정책, 업데이트 의무, 인간과 대면하는 뷰를 지정하는 아키텍처 구성 요소입니다. foundry는 지식의 정렬된 sheaf를 포함하고 argumentation component를 가지고 있습니다. 구체적인 foundry는 generic foundry를 기반으로 만들어지며, evidence/argument, operational decision, institutional/financial, market meaning, scientific challenge, research-program, assistant-build, evaluation-harness를 포함합니다. Universal Foundry Learning (UFL)은 foundry의 구성이 left와 right Kan extension의 합성으로 formalize됩니다. left Kan extension은 local artifact를 candidate foundry로 rolling하고, right Kan extension은 restriction, gluing, obstruction, argumentation condition을 강제합니다. Foundry SQL (FSQL)은 maintained foundry artifact를 slicing하기 위한 작은 typed query surface입니다. 이 surface는 TICKET (Topos Integration using Causal Kan Extension Transformers) 인증을 사용하여 durable ODYSSEY state에 external 또는 pre-built 모델을 admit합니다. ODYSSEY는 다양한 concrete foundry에 대해 완전히 implement되고 test되었으며, domain construction, artifact replay, sheaf diagnostics, grounded Toulmin/local-LLM scrutiny, residual-obstruction ledgers, optimized TICKET-compatible causal-claim extraction을 지원합니다.

원문 보기 arXiv AI

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