एक नया सैद्धांतिक ढांचा अनुप्रयोग-स्तरीय सिमुलेशन से बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के लिए स्थानीय मेटा-आर्किटेक्चर में संज्ञानात्मक प्रोटोकॉल को ले जाने का प्रस्ताव करता है, जो वर्तमान में स्टेटलेस हैं और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर निर्भर हैं। दृष्टिकोण तीन तंत्र पेश करता है: अंतर्निहित हानि फ़ंक्शन के रूप में संरचनात्मक तनाव, स्व-प्रसंस्करण के लिए ऑफलाइन रिकरेंट लूप, और पूर्व-प्रशिक्षित वजन को संशोधित किए बिना संदर्भ टोपोलॉजी को पुनर्व्यवस्थित करने के लिए इनफरेंस-टाइम प्लास्टिसिटी।
- संरचनात्मक तनाव नई जानकारी और मौजूदा मैनिफोल्ड टोपोलॉजी के बीच संघर्ष से उत्पन्न होता है, बाहरी इनाम अनुकूलन के बजाय आंतरिक स्व-संगति को संचालित करता है।
- ऑफलाइन रिकरेंट लूप सिस्टम को गतिशील विश्राम विभव बनाए रखने और बाह्य इनपुट के बिना संरचनात्मक संघर्षों को पचाने में सक्षम बनाता है।
- इनफरेंस-टाइम प्लास्टिसिटी ऑडिट करने की क्षमता और उलटने योग्यता जैसे शासन अपरिवर्तनीयों के अधीन संदर्भ मैनिफोल्ड टोपोलॉजी को पुनर्व्यवस्थित करने की अनुमति देता है।
लेखकों का तर्क है कि यह ढांचा मॉडल उदाहरणों को पथ-निर्भर तनाव समाधान के माध्यम से भिन्न टोपोलॉजिकल संरचनाओं में विकसित होने की अनुमति देकर एक विषम बुद्धिमान पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है, जबकि कठोर शासन रेल के भीतर रहता है।