論文の概要: NormCode: A Semi-Formal Language for Context-Isolated AI Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10563v1
• Date: Thu, 11 Dec 2025 11:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.347592
• Title: NormCode: A Semi-Formal Language for Context-Isolated AI Planning
• Title（参考訳）: NormCode: コンテキスト分離AI計画のための半形式言語
• Authors: Xin Guan,
• Abstract要約: 推論計画を構築するための半形式言語であるNormCodeを提示する。 各ステップはデータ分離で動作し、明示的に渡された入力のみを受け取り、設計によるクロスステップ汚染を排除します。 我々は,(1)任意の長さの入力に対して100%の精度を達成するベースX加算アルゴリズム,(2)NormCode自身の5フェーズコンパイラパイプラインの自己ホスト実行の2つのデモを通じて,NormCodeを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3226942109207895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multistep workflows that chain large language model (LLM) calls suffer from context pollution: as information accumulates across steps, models hallucinate, confuse intermediate outputs, and lose track of task constraints. We present NormCode, a semiformal language for constructing plans of inferences, structured decompositions where each step operates in data isolation and receives only explicitly passed inputs, which eliminates crossstep contamination by design. NormCode enforces a strict separation between semantic operations (LLMdriven reasoning, nondeterministic) and syntactic operations (deterministic data restructuring), enabling precise cost and reliability tracing. The language exists in three isomorphic formats: .ncds for human authoring, .ncd for machine execution, and .ncn for human verification, supporting progressive formalization from sketch to production. We validate NormCode through two demonstrations: (1) a base X addition algorithm achieving 100 percent accuracy on arbitrary length inputs, and (2) self hosted execution of NormCode's own five phase compiler pipeline. The working orchestrator provides dependency driven scheduling, SQLite backed checkpointing, and loop management, making AI workflows auditable by design and addressing a critical need for transparency in high stakes domains such as legal reasoning, medical decision making, and financial analysis.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)コールをチェーンするマルチステップワークフローは、ステップにまたがる情報を蓄積するにつれて、中間出力を混乱させ、タスク制約の追跡を失うという、コンテキスト汚染に悩まされる。 推論計画を構築するための半形式言語であるNormCodeについて述べる。各ステップがデータ分離で動作し、明示的に渡された入力のみを受け取り、設計によるクロスステップ汚染を排除した構造化分解である。 NormCodeはセマンティック操作(LLM駆動推論、非決定論的推論)と構文操作(決定論的データ再構成)を厳格に分離し、正確なコストと信頼性の追跡を可能にする。 言語は以下の3つの同型形式に存在する。 ncds for human authoring, ncd for machine execution, and 。 スケッチからプロダクションへのプログレッシブフォーマライゼーションをサポートする。 我々は,(1)任意の長さの入力に対して100%の精度を達成するベースX加算アルゴリズム,(2)NormCode自身の5フェーズコンパイラパイプラインの自己ホスト実行の2つのデモを通じて,NormCodeを検証する。 作業オーケストレータは、依存関係駆動のスケジューリング、SQLiteのバックアップされたチェックポイント、ループ管理を提供し、設計によってAIワークフローを監査可能にし、法律的推論、医療的意思決定、財務分析といった高利害な領域における透明性に対する重要なニーズに対処する。

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