論文の概要: MiA-Signature: Approximating Global Activation for Long-Context Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06416v1
• Date: Thu, 07 May 2026 15:25:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.939315
• Title: MiA-Signature: Approximating Global Activation for Long-Context Understanding
• Title（参考訳）: MiA署名: 長期理解のためのグローバルアクティベーションの近似
• Authors: Yuqing Li, Jiangnan Li, Mo Yu, Zheng Lin, Weiping Wang, Jie Zhou,
• Abstract要約: 我々は、クエリによって誘導されるグローバルなアクティベーションパターンの圧縮表現である textbfMindscape Activation Signature (MiA-Signature) の概念を導入する。 結果として得られるMiA-Signatureは、計算可能でありながらフルアクティベーション状態の効果を近似する条件信号として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.9604042895266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A growing body of work in cognitive science suggests that reportable conscious access is associated with \emph{global ignition} over distributed memory systems, while such activation is only partially accessible as individuals cannot directly access or enumerate all activated contents. This tension suggests a plausible mechanism that cognition may rely on a compact representation that approximates the global influence of activation on downstream processing. Inspired by this idea, we introduce the concept of \textbf{Mindscape Activation Signature (MiA-Signature)}, a compressed representation of the global activation pattern induced by a query. In LLM systems, this is instantiated via submodular-based selection of high-level concepts that cover the activated context space, optionally refined through lightweight iterative updates using working memory. The resulting MiA-Signature serves as a conditioning signal that approximates the effect of the full activation state while remaining computationally tractable. Integrating MiA-Signatures into both RAG and agentic systems yields consistent performance gains across multiple long-context understanding tasks.
• Abstract（参考訳）: 認知科学における研究の活発化は、報告可能な意識的アクセスが分散メモリシステム上での「emph{global ignition}」と関連していることを示唆している。 この緊張は、認知が下流処理におけるアクティベーションのグローバルな影響を近似するコンパクトな表現に依存するという、もっともらしいメカニズムを示唆している。 このアイデアに触発されて、クエリによって誘導されるグローバルなアクティベーションパターンの圧縮表現である \textbf{Mindscape Activation Signature (MiA-Signature)} の概念を導入した。 LLMシステムでは、これはアクティベートされたコンテキスト空間をカバーする、サブモジュールベースの高レベルな概念の選択によってインスタンス化される。 結果として得られるMiA-Signatureは、計算可能でありながらフルアクティベーション状態の効果を近似する条件信号として機能する。 MiA-SignaturesをRAGとエージェントシステムの両方に統合すると、複数の長時間コンテキスト理解タスク間で一貫したパフォーマンス向上が得られる。

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