論文の概要: Time, Identity and Consciousness in Language Model Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09043v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 00:25:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.91106
• Title: Time, Identity and Consciousness in Language Model Agents
• Title（参考訳）: 言語モデルエージェントにおける時間・アイデンティティ・意識
• Abstract要約: スタック理論の時間的ギャップを足場軌道に適用する。 これにより、評価ウィンドウ内での成分的発生と、単一の目的のステップでの共存を分離する。 次に、スタック理論のArpeggioとChordを基底化されたアイデンティティステートメントに基づいてインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine consciousness evaluations mostly see behavior. For language model agents that behavior is language and tool use. That lets an agent say the right things about itself even when the constraints that should make those statements matter are not jointly present at decision time. We apply Stack Theory's temporal gap to scaffold trajectories. This separates ingredient-wise occurrence within an evaluation window from co-instantiation at a single objective step. We then instantiate Stack Theory's Arpeggio and Chord postulates on grounded identity statements. This yields two persistence scores that can be computed from instrumented scaffold traces. We connect these scores to five operational identity metrics and map common scaffolds into an identity morphospace that exposes predictable tradeoffs. The result is a conservative toolkit for identity evaluation. It separates talking like a stable self from being organized like one.
• Abstract（参考訳）: 機械意識評価は、主に行動を見る。 言語モデルエージェントの場合、振る舞いは言語とツールの使用です。 これにより、エージェントは、決定時にそれらのステートメントを規定する制約が共同で存在しない場合でも、自分自身について正しいことを言うことができます。 スタック理論の時間的ギャップを足場軌道に適用する。 これにより、評価ウィンドウ内での成分的発生と、単一の目的のステップでの共存を分離する。 次に、スタック理論のArpeggioとChordを基底化されたアイデンティティステートメントに基づいてインスタンス化する。 これにより、計測された足場トレースから計算できる2つの永続化スコアが得られる。 これらのスコアを5つの運用IDメトリクスに結合し、一般的な足場を予測可能なトレードオフを公開するアイデンティティ形態空間にマッピングします。 その結果はアイデンティティ評価のための保守的なツールキットとなった。 安定した自己のような話し方と、そのように組織化されることを分離する。

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