論文の概要: Hallucination as a Computational Boundary: A Hierarchy of Inevitability and the Oracle Escape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07334v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 13:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.81495
• Title: Hallucination as a Computational Boundary: A Hierarchy of Inevitability and the Oracle Escape
• Title（参考訳）: 計算境界としての幻覚 - 必然性の階層とOracleの脱出
• Authors: Quan Shi, Wang Xi, Zenghui Ding, Jianqing Gao, Xianjun Yang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のイリュージョン現象は、信頼性の高いデプロイメントにおける中核的な障害である。 本稿では,「計算必要階層」を構築することにより,大規模言語モデルを確率的チューリングマシンとして定式化する。 2つの「エスケープルート」を提案する。1つは「コンピュータジャンプ」による絶対脱出を証明し、レトリーバル拡張世代(RAG)をオラクルマシンとしてモデル化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.737202904844562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The illusion phenomenon of large language models (LLMs) is the core obstacle to their reliable deployment. This article formalizes the large language model as a probabilistic Turing machine by constructing a "computational necessity hierarchy", and for the first time proves the illusions are inevitable on diagonalization, incomputability, and information theory boundaries supported by the new "learner pump lemma". However, we propose two "escape routes": one is to model Retrieval Enhanced Generations (RAGs) as oracle machines, proving their absolute escape through "computational jumps", providing the first formal theory for the effectiveness of RAGs; The second is to formalize continuous learning as an "internalized oracle" mechanism and implement this path through a novel neural game theory framework.Finally, this article proposes a
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のイリュージョン現象は、信頼性の高いデプロイメントにおける中核的な障害である。 本稿では「計算必要階層」を構築して確率的チューリングマシンとして大規模言語モデルを定式化し、新しい「ラーナーポンプ補題」によって支持される対角化、不計算性、情報理論の境界において、初めて錯覚が避けられないことを証明した。 ひとつは、RAGの有効性に関する最初の公式な理論を提供する「計算ジャンプ」による絶対的脱出を証明し、もうひとつは、新しいニューラルゲーム理論フレームワークを通じて、継続的学習を「内部化されたオラクル」メカニズムとして形式化し、この経路を実装することである。

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