論文の概要: Dynamics of Agentic Loops in Large Language Models: A Geometric Theory of Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10350v1
• Date: Thu, 11 Dec 2025 07:06:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.234541
• Title: Dynamics of Agentic Loops in Large Language Models: A Geometric Theory of Trajectories
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるエージェントループのダイナミクス:軌道の幾何学的理論
• Authors: Nicolas Tacheny,
• Abstract要約: 本稿では,意味埋め込み空間におけるエージェント軌道解析のための幾何学的枠組みを提案する。 コサイン類似性は異方性埋め込みによってバイアスを受けるため,等方性キャリブレーションを導入する。 これにより、軌道、クラスター、引力の厳密な測定が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic systems built on large language models operate through recursive feedback loops, where each output becomes the next input. Yet the geometric behavior of these agentic loops (whether they converge, diverge, or exhibit more complex dynamics) remains poorly understood. This paper introduces a geometric framework for analyzing agentic trajectories in semantic embedding space, treating iterative transformations as discrete dynamical systems. We distinguish the artifact space, where linguistic transformations occur, from the embedding space, where geometric measurements are performed. Because cosine similarity is biased by embedding anisotropy, we introduce an isotonic calibration that eliminates systematic bias and aligns similarities with human semantic judgments while preserving high local stability. This enables rigorous measurement of trajectories, clusters and attractors. Through controlled experiments on singular agentic loops, we identify two fundamental regimes. A contractive rewriting loop converges toward a stable attractor with decreasing dispersion, while an exploratory summarize and negate loop produces unbounded divergence with no cluster formation. These regimes display qualitatively distinct geometric signatures of contraction and expansion. Our results show that prompt design directly governs the dynamical regime of an agentic loop, enabling systematic control of convergence, divergence and trajectory structure in iterative LLM transformations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル上に構築されたエージェントシステムは再帰的なフィードバックループを通じて動作し、各出力が次の入力となる。 しかし、これらのエージェントループの幾何学的挙動(それらが収束するか、分岐するか、より複雑なダイナミクスを示すか)は、いまだに理解されていない。 本稿では,意味的埋め込み空間におけるエージェント軌跡を解析し,反復変換を離散力学系として扱う幾何学的枠組みを提案する。 言語変換が起こるアーティファクト空間と幾何学的測定を行う埋め込み空間とを区別する。 コサインの類似性は異方性埋め込みによってバイアスされるため、体系的な偏りを排除し、高い局所安定性を維持しながら人間の意味的判断と類似性を整合させる等方的キャリブレーションを導入する。 これにより、軌道、クラスター、引力の厳密な測定が可能となる。 特異なエージェントループに関する制御された実験を通して、2つの基本的条件を同定する。 収縮リライトループは分散を減少させ安定なアトラクタに向かって収束し、探索的な要約と否定ループはクラスター形成のない非有界分岐を生成する。 これらの規則は、収縮と膨張の定性的に異なる幾何学的シグネチャを示す。 本研究では, エージェントループの動的構造を直接制御し, 繰り返しLLM変換における収束, 発散, 軌道構造を系統的に制御可能であることを示す。

関連論文リスト

• Foundations of Diffusion Models in General State Spaces: A Self-Contained Introduction [54.95522167029998]
  この記事は、一般状態空間上の拡散に関する自己完結プライマーである。 我々は、その連続時間限界とともに離散時間ビュー(マルコフカーネルを経由し、逆ダイナミクスを学習する)を開発する。 一般的な変量処理は、標準の訓練損失を支えるELBOをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-04T18:55:36Z)
• Manifold Percolation: from generative model to Reinforce learning [0.26905021039717986]
  生成的モデリングは通常、学習マッピング規則としてフレーム化されるが、これらの規則にアクセスできない観察者の視点からすると、そのタスクは確率分布から幾何学的支援を引き離すことになる。 本研究は, サンプリングプロセスが, 高次元密度推定を支持面上の幾何カウント問題に効果的に投射するので, 連続体パーコレーションは, この支援解析に一意に適していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-25T17:12:42Z)
• Compositional Symmetry as Compression: Lie Pseudogroup Structure in Algorithmic Agents [0.0]
  コルモゴロフ(Kolmogorov)の観点では、エージェントは生成プログラムを使用して知覚ストリームを追跡し、圧縮するプログラムである。 我々は、関連する構造的前提が、emphSolomonal symmetricとして理解される単純さ(オフ)である枠組みを提案する。 我々は, 高精度な世界追跡が, (i) 音速制約と (ii) 音速制約を静的入力下で課していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-12T13:06:37Z)
• Generalized Linear Mode Connectivity for Transformers [87.32299363530996]
  驚くべき現象はリニアモード接続(LMC)であり、独立に訓練されたモデルを低損失またはゼロ損失の経路で接続することができる。 以前の研究は主に置換によるニューロンの並べ替えに焦点を合わせてきたが、そのようなアプローチは範囲に限られている。 我々は、4つの対称性クラス(置換、半置換、変換、一般可逆写像)をキャプチャする統一的なフレームワークを導入する。 この一般化により、独立に訓練された視覚変換器とGPT-2モデルの間の低障壁とゼロバリア線形経路の発見が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-28T01:46:36Z)
• Controlling Excitation Localization in Waveguide QED Systems [0.4999814847776098]
  導波路に結合した量子エミッタにおける局所化と長期集団トラップについて検討した。 局所化を引き起こす2つのメカニズムは、幾何学的に誘導されるサブラジオアンスと、障害によって引き起こされるアンダーソンのような閉じ込めである。 これらの結果は、導波路QED系における長寿命量子状態の工学的手法として幾何学と障害を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T08:24:51Z)
• Relative Representations: Topological and Geometric Perspectives [50.85040046976025]
  相対表現はゼロショットモデルの縫合に対する確立されたアプローチである。 相対変換において正規化手順を導入し、非等方的再スケーリングや置換に不変となる。 第二に、クラス内のクラスタリングを促進するトポロジカル正規化損失である、微調整された相対表現におけるトポロジカルデシフィケーションの展開を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T08:09:22Z)
• Linearization and Identification of Multiple-Attractors Dynamical System through Laplacian Eigenmaps [8.161497377142584]
  速度拡張カーネルを利用したグラフベースのスペクトルクラスタリング手法を提案し,同じダイナミックスに属するデータポイントを接続する。 部分力学が線型であり、n-次元埋め込みが準線型であるような2次元埋め込み空間が常に存在することを証明する。 我々は、ラプラシアン埋め込み空間から元の空間への微分同相性を学び、ラプラシアン埋め込みが良好な再構成精度とより高速な訓練時間をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T12:43:25Z)
• Geometric phase in a dissipative Jaynes-Cummings model: theoretical explanation for resonance robustness [68.8204255655161]
  我々は、ユニタリモデルと散逸型Jaynes-Cummingsモデルの両方で得られた幾何位相を計算する。 散逸モデルでは、非単体効果は、空洞壁を通る光子の流出から生じる。 幾何学的位相が堅牢であることを示し、非単体進化の下で消滅する補正を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T15:27:54Z)
• The entanglement membrane in chaotic many-body systems [0.0]
  ある種の解析的抽出可能な量子カオスシステムでは、時間外相関関数の計算、クエンチ後の絡み合いエントロピー、その他の関連する動的可観測物は、時空における絡み合い膜の効果的な理論に還元される。 ここでは、ランダムなユニタリ平均を含まない、より現実的なモデルでこの膜を理解する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T19:01:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。