論文の概要: Context Cartography: Toward Structured Governance of Contextual Space in Large Language Model Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20578v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 00:21:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:38.976743
• Title: Context Cartography: Toward Structured Governance of Contextual Space in Large Language Model Systems
• Title（参考訳）: コンテキストカルトグラフィー:大規模言語モデルシステムにおける文脈空間の構造的ガバナンスを目指して
• Authors: Zihua Wu, Georg Gartner,
• Abstract要約: コンテキストカルトグラフィー(Context Cartography)は、コンテキスト空間を意図的に管理するための形式的なフレームワークである。 我々は、情報宇宙をブラックフォグ(観測されていない)、グレイフォグ(記憶されている)、および可視界(アクティブな推論面)に分割する三部体粒子モデルを定義する。 本研究では,変圧器のサリエンス幾何学の枠組みを基礎として,電図演算子を線形プレフィックスメモリ,追加専用状態,拡張コンテキスト下でのエントロピー蓄積に必要な補償として特徴付ける。
• 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: The prevailing approach to improving large language model (LLM) reasoning has centered on expanding context windows, implicitly assuming that more tokens yield better performance. However, empirical evidence - including the "lost in the middle" effect and long-distance relational degradation - demonstrates that contextual space exhibits structural gradients, salience asymmetries, and entropy accumulation under transformer architectures. We introduce Context Cartography, a formal framework for the deliberate governance of contextual space. We define a tripartite zonal model partitioning the informational universe into black fog (unobserved), gray fog (stored memory), and the visible field (active reasoning surface), and formalize seven cartographic operators - reconnaissance, selection, simplification, aggregation, projection, displacement, and layering - as transformations governing information transitions between and within zones. The operators are derived from a systematic coverage analysis of all non-trivial zone transformations and are organized by transformation type (what the operator does) and zone scope (where it applies). We ground the framework in the salience geometry of transformer attention, characterizing cartographic operators as necessary compensations for linear prefix memory, append-only state, and entropy accumulation under expanding context. An analysis of four contemporary systems (Claude Code, Letta, MemOS, and OpenViking) provides interpretive evidence that these operators are converging independently across the industry. We derive testable predictions from the framework - including operator-specific ablation hypotheses - and propose a diagnostic benchmark for empirical validation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)推論を改善するための一般的なアプローチは、より多くのトークンがより良いパフォーマンスをもたらすことを暗黙的に仮定して、コンテキストウィンドウを拡張することに集中している。 しかし、「中間のロスト」効果や長距離関係劣化を含む実証的な証拠は、文脈空間が構造勾配、塩分非対称性、トランスフォーマーアーキテクチャの下でのエントロピー蓄積を示すことを示している。 コンテキストカルトグラフィー(Context Cartography)は、コンテキスト空間を意図的に管理するための形式的なフレームワークである。 情報宇宙をブラックフォグ(観測されていない)、グレイフォグ(記憶されている)、可視界(アクティブな推論面)に分割する三部体粒子モデルを定義し、ゾーン間の情報遷移を規定する変換として、偵察、選択、単純化、集約、投影、変位、階層化の7つの地図演算子を定式化する。 演算子は、すべての非自明なゾーン変換の体系的なカバレッジ解析から派生し、変換タイプ(演算子が何を行うか)とゾーンスコープ(適用箇所)で整理される。 本研究では,変圧器のサリエンス幾何学の枠組みを基礎として,電図演算子を線形プレフィックスメモリ,追加専用状態,拡張コンテキスト下でのエントロピー蓄積に必要な補償として特徴付ける。 4つの現代のシステム(Claude Code、Leta、MemOS、OpenViking)の分析は、これらのオペレータが業界全体で独立して収束しているという解釈的な証拠を提供する。 このフレームワークから,演算子固有のアブレーション仮説を含む検証可能な予測を導出し,実証検証のための診断ベンチマークを提案する。

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