論文の概要: Revelation Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23860v1
• Date: Mon, 24 Aug 2026 22:07:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.642682
• Title: Revelation Control
• Title（参考訳）: 啓示制御
• Abstract要約: 啓示制御(Revelation Control)は、意図された区別が連続的な決定を変更できるため、内部でのみ隠された状態を明らかにする価格設定された介入を選択する問題である。 我々はこの理論を学習システムに展開し、現在宣言されている情報に準ずる状態が将来の訓練に異なる反応をし、異なる行動を好むことができるようにした。
• 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: Revelation Control is the problem of choosing priced interventions that reveal hidden state only insofar as the revealed distinctions can change a consequential decision, while accounting separately for any useful progress created by the intervention itself. We develop this theory for learning systems, where states equivalent under declared current information can respond differently to future training and favor different actions. The framework defines decision-sufficient revelation and revelation depth, separates pure information value from productive reuse, embeds static Bayes refinement into state-dependent continuation value, and gives an exact cost-adjusted factorization criterion: an additional shallow coordinate is decision-nonredundant only when states sharing a scalar summary lie on opposite sides of the priced Stop/Continue boundary. We also give a target-independent protocol for model-specific instantiation and prove that bounded stop-flip risk alone cannot certify positive expected utility under unrestricted severity. Across Qwen2.5-7B and Mistral-7B-v0.3, deeper future-learning probes have positive decision value and productive reuse yields strict equal-compute utility advantages. Qwen additionally provides evidence for a decision-nonredundant shallow revealability regime; in Mistral, a scalar continuation architecture fit only on an independent development panel retains positive familywise-adjusted lower bounds on a disjoint target panel, consistent with scalar decision sufficiency within the tested architecture family and resolution. The evidence supports structural rather than numerical transfer: the decision theory, cost accounting, continuation logic, and evaluation protocol transport, while empirical proxies, coefficients, thresholds, and even the required shallow state dimension may be system-specific.
• Abstract（参考訳）: 啓発制御(Revelation Control)は、内部でのみ隠れた状態を明らかにする価格設定された介入を選択する問題であり、それは、その介入自体が生み出した有用な進歩を別々に説明しながら、その区別が連続的な決定を変更できるためである。 我々はこの理論を学習システムに展開し、現在宣言されている情報に準ずる状態が将来の訓練に異なる反応をし、異なる行動を好むことができるようにした。 このフレームワークは、決定に十分な啓示と啓示深さを定義し、純粋な情報値を生産的な再利用から分離し、静的ベイズ精錬を状態依存の継続値に組み込み、正確なコスト調整された分解基準を与える。 また、モデル固有のインスタンス化のためのターゲット非依存のプロトコルも提供し、制限のない重大性の下では、有界ストップフリップリスクだけでは肯定的な効用を証明できないことを証明した。 Qwen2.5-7B と Mistral-7B-v0.3 にまたがって、より深い未来学習プローブは肯定的な決定値を持ち、生産的再利用は厳密な等計算ユーティリティの利点をもたらす。 Mistralでは、独立開発パネルにのみ適合するスカラー継続アーキテクチャは、テストされたアーキテクチャファミリ内のスカラー決定十分性と解決性と整合して、非結合ターゲットパネルに家族的に調整された下位境界を保持する。 決定理論、コスト会計、継続論理、評価プロトコル輸送、経験的プロキシ、係数、しきい値、さらには必要な浅い状態次元さえもシステム固有である。

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