Provenance links keep the evidence behind an inherited belief reachable; an agent with a verification budget must still choose which links to inspect. We study a consolidated memory that states a decision constraint and whose source record has since been superseded by a record that withdraws it: provenance is immutable, the current record has changed, and the memory is stale. In a controlled six-memory scenario with a budget of two records, sixteen language models rarely re-verified a constraint that read as settled: they inspected its provenance path in about one episode in five and, once the constraint had been superseded, produced stale-consistent decisions in 77.3%, 74.7% and 74.7% of episodes across a primary run, a replication and a held-out domain. Re-assigning one of the same two slots to the critical path removed most of them: +74.0, +72.7 and +61.3 points (positive in every model), +80.7 in a prospectively frozen interleaved replication with a repaired non-critical control, and +62.0 on a panel of 10 models from 9 organisations; a corrected re-run of the held-out scenario gave +73.3. The forced-critical policy uses experimenter knowledge of the critical path: it quantifies how much stale-decision risk the same budget can recover and is not a scheduler. Two further deposited experiments locate the failure and a remedy: in this store the constraint's path is selected in 17.0% of episodes at two slots and 88.7% at four of six (above uniform allocation), and at two slots a one-sentence, target-blind rule (prefer memories that state a limit on a candidate direction) moved the agent's own allocation onto the constraint's path and recovered the oracle contrast on decisions (+89.3 points) where that constraint limits the tempting action, while a content-free freshness cue did not materially redirect allocation and a content-matched control rule changed neither selection nor decisions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
赛尔笔记 | Attention!注意力机制可解释吗?
哈工大SCIR
23+阅读 · 2019年9月27日
用于语音识别的数据增强
AI研习社
24+阅读 · 2019年6月5日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
赛尔笔记 | Attention!注意力机制可解释吗?
哈工大SCIR
23+阅读 · 2019年9月27日
用于语音识别的数据增强
AI研习社
24+阅读 · 2019年6月5日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员