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English(EN) Effect-Transparent Governance for AI Workflow Architectures: Semantic Preservation, Expressive Minimality, and Decidability Boundaries

AI治理框架实现语义透明和表达最小化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种用于治理AI工作流架构的形式化方法，确保在不牺牲内部计算表达能力的情况下实现效果层面的治理。该系统使用Rocq中的交互树构建，可以调解所有有效果的指令，包括内存访问、外部调用和LLM查询。该工作建立了受控的图灵完备性、语义透明度和可判定性边界等属性，证明了治理和表达能力是正交的。 AI

影响 为确保AI系统在不损害其计算能力的情况下得到治理提供了理论框架。

排序理由 关于AI工作流治理形式化的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Alan L. McCann ·

    面向AI工作流架构的效应透明治理：语义保持、表达最小化与可判定性边界

    arXiv:2605.01030v2 Announce Type: new Abstract: We present a machine-checked formalization of structurally governed AI workflow architectures and prove that effect-level governance can be imposed without reducing internal computational expressivity. Using Interaction Trees in Roc…

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