研究提出因果编辑序列化 CES，支持自回归模型局部修订
原文标题：Causal Edit Serialization
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论文提出因果编辑序列化（CES）框架，用特殊指针词元配合预测的源地址，在同一因果词元流中表达插入、删除、替换、复制与移动等修订操作。CES 模型可完整执行编辑，干净文本 bits per byte 仅略高，并在语法纠错任务上验证了监督与强化学习后训练的有效性。
- 问题
- 自回归模型难以在同一词元流内对已生成内容做局部修订。
- 方法
- 用指针词元加预测源地址，把插入、删除、替换、复制、移动编码进因果词元流，配轻量定位头与双索引旋转位置编码。
- 结果
- 干净文本 bits per byte 仅略高于普通自回归模型；语法纠错任务上监督与强化学习后训练均有效，修复收益大于损害。
- 影响
- 为生成与局部编辑提供统一接口，可降低纠错、迭代精修类应用的推理成本。
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