論文の概要: XML Prompting as Grammar-Constrained Interaction: Fixed-Point Semantics, Convergence Guarantees, and Human-AI Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08182v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 23:03:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.264502
• Title: XML Prompting as Grammar-Constrained Interaction: Fixed-Point Semantics, Convergence Guarantees, and Human-AI Protocols
• Title（参考訳）: 文法制約による相互作用としてのXMLプロンプト:固定点意味論、収束保証、ヒューマンAIプロトコル
• Authors: Faruk Alpay, Taylan Alpay,
• Abstract要約: 我々は、(i)文法制約付きデコード、(ii)階層的プロンプトの格子上の固定点意味論、(iii)収束型人間とAIの相互作用ループを統一するXMLプロンプトの論理第一処理を開発する。 数学的に完全な証明を提供し、我々のフレームワークを文法に整合した復号化、検証の連鎖、プログラム的プロンプトの最近の進歩に結びつける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2864713389096699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Structured prompting with XML tags has emerged as an effective way to steer large language models (LLMs) toward parseable, schema-adherent outputs in real-world systems. We develop a logic-first treatment of XML prompting that unifies (i) grammar-constrained decoding, (ii) fixed-point semantics over lattices of hierarchical prompts, and (iii) convergent human-AI interaction loops. We formalize a complete lattice of XML trees under a refinement order and prove that monotone prompt-to-prompt operators admit least fixed points (Knaster-Tarski) that characterize steady-state protocols; under a task-aware contraction metric on trees, we further prove Banach-style convergence of iterative guidance. We instantiate these results with context-free grammars (CFGs) for XML schemas and show how constrained decoding guarantees well-formedness while preserving task performance. A set of multi-layer human-AI interaction recipes demonstrates practical deployment patterns, including multi-pass "plan $\to$ verify $\to$ revise" routines and agentic tool use. We provide mathematically complete proofs and tie our framework to recent advances in grammar-aligned decoding, chain-of-verification, and programmatic prompting.
• Abstract（参考訳）: XMLタグによる構造化プロンプトは、現実世界のシステムで解析可能でスキーマに依存した出力に対して、大きな言語モデル(LLM)を操る効果的な方法として登場した。 我々は、一元化するXMLプロンプトの論理第一処理を開発する。 (i)文法に制約のある復号 (ii)階層的プロンプトの格子上の不動点意味論および 3)ヒトとAIの相互作用ループの収束 我々は,XMLツリーの完全格子を改良順序で定式化し,定常的プロトコルを特徴付ける最小固定点(Knaster-Tarski)をモノトーンプロンプト-プロンプト演算子で認めることを証明した。 我々は、これらの結果をXMLスキーマの文脈自由文法(CFG)でインスタンス化し、タスク性能を保ちながら、いかに制約付き復号化が良好な形式性を保証するかを示す。 マルチレイヤのヒューマン-AIインタラクションレシピのセットは、マルチパスの"plan $\to$ verify $\to$ revise"ルーチンやエージェントツールの使用など、実用的なデプロイメントパターンを示している。 数学的に完全な証明を提供し、我々のフレームワークを文法に整合した復号化、検証の連鎖、プログラム的プロンプトの最近の進歩に結びつける。

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