論文の概要: Pay Attention Later: From Vector Space Diffusion to Linearithmic Spectral Phase-Locking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01208v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 02:46:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.647377
• Title: Pay Attention Later: From Vector Space Diffusion to Linearithmic Spectral Phase-Locking
• Title（参考訳）: その後の支払い:ベクトル空間拡散から線形スペクトル位相同期へ
• Authors: Alper Yıldırım, İbrahim Yücedağ,
• Abstract要約: スタンダードトランスフォーマーは「セマンティックアライメント税」に苦しむ 位相共鳴インテリジェントスペクトルモデル(PRISM)を導入する。 PRISMは複素領域(Cd)における共振周波数としてのセマンティックアイデンティティを符号化し、二次自己アテンションをリニアリトミック O(N log N) Gated Harmonic Convolutions に置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard Transformers suffer from a "Semantic Alignment Tax", a prohibitive optimization cost required to organize a chaotic initialization into a coherent geometric map via local gradient diffusion. We hypothesize that this reliance on diffusive learning creates "Catastrophic Rigidity", rendering models unable to adapt to novel concepts without destroying their pre-trained reasoning capabilities. To isolate this phenomenon, we introduce Iterative Semantic Map Refinement (ISMR), a diagnostic protocol revealing that alignment is a fixed geometric barrier that scaling cannot solve; a 20-layer model overcomes this barrier no faster than a 1-layer model. We introduce the Phase-Resonant Intelligent Spectral Model (PRISM). PRISM encodes semantic identity as resonant frequencies in the complex domain (C^d) and replaces quadratic self-attention with linearithmic O(N log N) Gated Harmonic Convolutions. We validate PRISM on the WMT14 translation task. While the Standard Transformer maintains a slight edge in general competence on static benchmarks (23.88 vs 21.40 BLEU), it fails the "Plasticity-Stability" stress test completely. When injected with novel concepts, the Transformer suffers Catastrophic Forgetting, degrading by -10.55 BLEU points while achieving only 60% acquisition. In contrast, PRISM demonstrates Lossless Plasticity, achieving 96% 5-shot acquisition with negligible degradation (-0.84 BLEU). These results suggest that harmonic representations effectively decouple memory from reasoning, offering a structural solution to the plasticity-stability dilemma in real-time knowledge adaptation.
• Abstract（参考訳）: 標準変換器は「セマンティックアライメント税」(Semantic Alignment Tax)に苦しむが、これは局所勾配拡散によるコヒーレント幾何写像へのカオス初期化を組織するために必要な、禁止的な最適化コストである。 我々は、この拡散学習への依存が「破滅的剛性」を生み出すと仮定し、事前学習された推論能力を破壊することなく、新しい概念に適応できないモデルを提示する。 この現象を分離するために、Iterative Semantic Map Refinement (ISMR) を導入する。これは、アライメントがスケーリングが解決できない固定された幾何学的障壁であることを示す診断プロトコルであり、1層モデルよりも高速にこの障壁を克服する20層モデルである。 本稿では、位相共鳴インテリジェントスペクトルモデル(PRISM)を紹介する。 PRISMは複素領域(C^d)における共振周波数としてのセマンティックアイデンティティを符号化し、二次自己アテンションを線形交叉性 O(N log N) Gated Harmonic Convolutions に置き換える。 WMT14翻訳タスク上でPRISMを検証する。 Standard Transformerは、静的ベンチマーク(23.88対21.40 BLEU)の一般的な性能をわずかに維持するが、"Plasticity-Stability"ストレステストを完全に失敗する。 新たな概念を注入すると、トランスフォーマーは破滅的なフォーミングに悩まされ、10.55 BLEUポイントで劣化し、60%の獲得しか達成できなかった。 対照的に、PRISMはロスレス塑性を示し、無視可能な劣化(-0.84 BLEU)で96%の5ショットの獲得を達成した。 これらの結果から, 実時間知識適応における可塑性安定性ジレンマに対する構造的解法として, 記憶と推論を効果的に分離することが示唆された。

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