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English(EN) Models as Governed Interfaces for AI-Native MBSE: Read-Side Adequacy and Write-Side Admissibility

提出 AI 在系统工程中的新框架

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文介绍了受管查询架构框架 (GQAF)，以应对 AI 参与系统工程中的挑战。GQAF 旨在确保 AI 系统能够准确地从 SysML v2 等机器可读模型中提取信息，而不是用未经验证的训练数据来填补空白。它提出了“认知充分性”作为一项关键属性，侧重于为 AI 查询提供推导、状态和来源信息，并提出“写侧可容许性”来管理 AI 在被记录之前的贡献。 AI

影响 该框架可以提高用于复杂工程任务的 AI 系统的可靠性和可验证性。

排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了 AI 在系统工程中的新框架。[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) · Jason Gower, Michael J. de C. Henshaw, Siyuan Ji ·

    模型作为AI原生MBSE的受管接口：读侧充分性与写侧可容许性

    arXiv:2609.16252v1 Announce Type: cross Abstract: Machine-readable models such as SysML v2 are now programmatically accessible, and a growing body of work treats that access as the enabling condition for AI participation in systems engineering. Access is necessary, but not suffic…

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