論文の概要: Recall Isn't Enough: Bounding Commitments in Personalized Language Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16712v2
• Date: Tue, 19 May 2026 03:16:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.468808
• Title: Recall Isn't Enough: Bounding Commitments in Personalized Language Systems
• Title（参考訳）: リコールは十分ではない:パーソナライズド言語システムにおけるコミットメントの境界
• Abstract要約: 我々は,Lexicographic Commitment Validation (LCV)を用いたコントラクト境界エビデンス活性化(CBEA)を導入する。 CBEAは、型付きカバレッジ、尾の証人、そして結果の負債を使って設定された有界な証拠を起動する;LCVは、散文の前に構造化されたコミットメントを検証する。 CBEA+LCVは0.012個の未コンパイルの可視事実をリコールし、生のリコールは0.53である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.15089096070821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-context and memory systems usually treat personalization as a recall problem. In practice, many failures occur later, when a system commits: it turns noisy hints into hard constraints, drops rare witnesses, forgets downstream obligations, or answers despite infeasibility. We introduce Contract-Bounded Evidence Activation (CBEA) with Lexicographic Commitment Validation (LCV). CBEA activates a bounded evidence set using typed coverage, tail witnesses, and consequence debt; LCV validates structured commitments before prose and routes infeasible states to repair, abstention, or recontract. Across 360 fixtures and three generation backends, CBEA+LCV reaches zero failures within validator scope at 0.49-0.60 availability over attempted runs. Raw and long-context baselines with the same LCV gate reach zero only at 0.003-0.092. A shadow oracle diagnostic marks the limit: CBEA+LCV recalls 0.012 of uncompiled visible facts, while raw recalls 0.53. The result is a bounded operating point: explicit commitment control and 74-75% lower median input payload, not universal memory dominance.
• Abstract（参考訳）: 長文と記憶システムは通常、パーソナライズをリコール問題として扱う。 ノイズの多いヒントを厳しい制約に変えたり、稀な目撃者を降ろしたり、下流の義務を忘れたり、実現不可能にもかかわらず答えたりする。 本稿では,Lexicographic Commitment Validation (LCV) を用いたコントラクト境界エビデンス活性化(CBEA)について紹介する。 CBEAは、型付きカバレッジ、尾の証人、そして結果の負債を使って設定された有界な証拠を起動する;LCVは、散文の前に構造化されたコミットメントを検証する。 360のフィクスチャと3世代のバックエンドにまたがって、CBEA+LCVは、試行錯誤時にバリデータの範囲内において0.49-0.60のアベイラビリティに到達した。 同じLCVゲートを持つ生と長文のベースラインは0.003-0.092でゼロに達する。 CBEA+LCVは0.012個の未コンパイルの可視事実をリコールし、生のリコールは0.53である。 その結果、明示的なコミットメント制御と74-75%の低い中央値入力ペイロードというバウンダリ操作ポイントが実現した。

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