Transfiver：通过共享可编辑状态实现人机协同推理

长期的人机交互是困难的，因为指导推理的信息是由模型隐式更新的，并且用户无法直接检查或控制。我们引入了交互式、可验证、可编辑表示的透明框架 (Trans Fiver)，这是一种通过共享可编辑状态进行人类与人工智能共同推理的架构。其中心思想是，特定于交互的信息被维护在模型和人类都更新的单个持久状态 $(S_t)$ 中。 Transtiver 区分了两种国家演化模式。在隐式流更新中，模型解释正在进行的交互并决定新信息是修改现有状态项还是创建新状态项。在显式定向编辑中，人类检查并修改所处理的项目。两者都作用于相同的基础状态，因此人工更正会更改后续计算读取的状态，而不是添加另一条指令或单独的记录。该架构将普通使用之前学习的共享参数 $(θ)$ 与持久状态 $(S_t)$ 分开，持久状态 $(S_t)$ 在部署过程中不断演变，无需参数重新训练。将 Trans Fiver 扩展到丰富的自然语言、关系和大规模共享状态仍然是开放的。