Transfiver：通过共享可编辑状态实现人机协同推理
原文标题：Transfiver: Human-AI Co-Inference through a Shared Editable State
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Transfiver提出一种人机协同推理架构，通过单一持久状态（S_t）让模型和人类共同更新，支持隐式流更新和显式定向编辑。人类修正直接改变后续计算读取的状态，无需重新训练参数。该框架旨在提高长期人机交互的透明度和可控性。
- 问题
- 长期人机交互中，指导推理的信息由模型隐式更新，用户无法直接查看或控制。
- 方法
- 用单一持久状态S_t让模型与人类共同更新，区分隐式流更新与人类显式定向编辑，参数θ与状态分离、部署时无需重训。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 人类修正直接改变后续计算读取的状态而非追加指令，为可控、可验证的人机协同推理提供新架构思路。
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