Исследователи представляют MAGNET, многоагентный движок нарративного повествования, управляемый целями, который генерирует истории с использованием персонажей, основанных на их ролях, а также ATLAS, графовый конвейер для обнаружения галлюцинаций. Система отслеживает общее состояние мира и эволюционирующие сюжетные цели для поддержания нарративной согласованности в длинных текстах.
- MAGNET использует персонажей, основанных на ролях, для предложения действий на основе общего состояния мира.
- ATLAS сравнивает представления мира на уровне сцен внутри сгенерированной истории для выявления несоответствий.
- На 100 страницах фреймворк сократил аннотации на 41% и галлюцинации на 50% по сравнению с базовой моделью.
- Подход также превзошел IBSEN, сократив аннотации на 34% и галлюцинации на 45%.
Результаты показывают, что явное отслеживание состояния мира и многоагентная генерация, управляемая целями, создают основу для контролируемого и структурно согласованного создания длинных нарративов.