論文の概要: Certified Access: Test-Time Compute on Conservative Physics-Structured AI Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39073v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 00:05:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-01 01:32:10.021052
- Title: Certified Access: Test-Time Compute on Conservative Physics-Structured AI Memory
- Title（参考訳）: Certified Access: 保守的な物理構造を持つAIメモリ上でのテスト時間計算
- Abstract要約: メモリとして使用される遅延ダイナミクスモデルを用いて,テスト時間計算のための理論的かつ実証的なフレームワークを提案する。
物理自由ベースラインに対する非局所ルーティングのスケーリング限界を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.083504248254529
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Test-time compute mechanisms, such as retries, confidence-based escalation and non-local routing, are conventionally deployed as black-box additions to trained models. They typically add forward passes or halting heads, but give no structural account of what the extra compute buys or what it costs against the model's stability guarantees. We therefore propose a theoretical and empirical framework for test-time compute on a Latent Dynamics Model used as the memory. When an encoder's latent state $(q,p)$ is advanced by a damped symplectic (velocity-Verlet) step of a learned Hamiltonian, every mechanism that expands access has an exact phase-volume Jacobian, a bounded energy change and an exact latch-transport law. We split reachability failures into escape failures and reach failures. A Lorentz squeeze resolves escape failures by injecting bounded, re-absorbable energy. A gated canonical translation (a one-step channel across $C_T$) resolves reach failures at $\detJ=1$ exactly. We verify this certificate stack on a designed analytic testbed. Reaching just beyond $C_T$ with the squeeze requires energy that grows quadratically in the excess distance. The gated channel's energy cost equals the potential difference between its endpoints, which is zero on the matched channel measured here, and so does not grow with distance in this testbed. An untrained state-replacing map annihilates phase volume and erases stored charge, while the gated channel transports it. On a learned physics-structured memory, we show calibrated compute rationing and evaluate the scaling limits of non-local routing against a physics-free baseline. The main contribution is the formalization and verification of the certificate stack, not benchmark performance.
- Abstract（参考訳）: リトライや信頼性ベースのエスカレーション、非ローカルルーティングといったテスト時の計算機構は、従来、トレーニングされたモデルにブラックボックスの追加としてデプロイされていた。
通常はフォワードパスやヘッド停止を追加するが、余分な計算が何を買うか、モデルの安定性を保証するのに何にかかるかといった構造的な説明は与えない。
そこで我々は,メモリとして使用する遅延ダイナミクスモデルを用いて,テスト時間計算のための理論的かつ実証的なフレームワークを提案する。
エンコーダの潜在状態 $(q,p)$ が学習ハミルトンの減衰したシンプレクティック(速度-バーレット)ステップによって進行すると、アクセスを拡張するすべてのメカニズムは、正確な位相体積ヤコビアン、有界エネルギー変化、そして正確なラッチ-輸送法則を持つ。
到達可能性障害をエスケープ障害に分割し、障害に到達しました。
ローレンツ圧縮は、有界で再吸収可能なエネルギーを注入することで、脱出失敗を解消する。
ゲート付き正準変換($C_T$のワンステップチャネル)は、正確に$\detJ=1$の到達障害を解消する。
我々はこの証明書スタックを設計された分析テストベッド上で検証する。
C_T$以上を圧縮するには、余剰距離で二次的に成長するエネルギーが必要である。
ゲートチャネルのエネルギーコストは、ここで測定された整合チャネルでゼロであるエンドポイント間の電位差と等しいため、このテストベッド内での距離で成長しない。
未学習のステートリプレースマップは位相体積を消滅させ、ゲートチャネルがそれを輸送する間、蓄えられた電荷を消去する。
物理構造を学習したメモリ上で、校正された計算レーションを示し、物理自由ベースラインに対する非局所ルーティングのスケーリング限界を評価する。
主な貢献は、ベンチマークのパフォーマンスではなく、証明書スタックの形式化と検証である。
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