ConWriter：基于过渡约束的有状态长篇故事生成与轻量级神经符号一致性控制

arXiv cs.CL 论文
long-form-story-generation consistency-control neuro-symbolic training-free narrative-generation arxiv

摘要

ConWriter 引入了一种无需训练的框架，用于长篇故事生成，通过场景级增量写作、符号状态推理和不确定性感知的风险信号来维持叙事一致性。在 ConStory-Bench 上跨多个模型和长度进行了评估，旨在防止一致性错误在扩展上下文中传播。

arXiv:2608.05169v1 公告类型：新 摘要：长篇故事生成要求模型在扩展上下文中保持叙事一致性，然而现有的基于提示的方法常常随着故事的增长而累积时间、事实、角色、常识和风格上的错误。我们提出了 ConWriter，一个无需训练的、面向一致性感知的长篇故事生成框架。ConWriter 在场景级别增量地编写故事，并由静态故事需求、动态叙事记忆、符号状态推理和不确定性感知的风险信号引导。ConWriter 不将长篇故事生成视为单一的自由形式解码过程，而是维护不断演变的故事状态，检查新场景是否满足所需的叙事过渡，并使用不确定性感知的风险信号来优先进行验证和局部修复。这可以在生成过程中实现一致性控制，防止局部错误传播到后续场景。我们在 ConStory-Bench 上评估了 ConWriter，涵盖四个长篇故事任务：续写、生成、扩展和补全。由于长篇生成和评估的成本较高，我们从每个任务中选取前五个案例，并测试 3k、6k 和 12k 的目标长度，涉及 Qwen3.5-Plus、DeepSeek-V4-Flash 和 GPT-5 系列。实验遵循官方的 ConStory-Bench 评估协议。
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缓存时间: 2026/08/07 07:49 

# ConWriter：受转换约束的、状态化的长篇故事生成与轻量级神经符号一致性控制
Source: https://arxiv.org/abs/2608.05169
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> 摘要：长篇故事生成要求模型在扩展的上下文中保持叙事一致性，然而现有的基于提示的方法往往随故事增长而累积时间、事实、角色、常识和风格上的错误。我们提出了 ConWriter，一个无需训练的一致性感知长故事生成框架。ConWriter 以场景为粒度增量地写作，并受到静态故事需求、动态叙事记忆、符号状态推理和不确定性感知风险信号的引导。ConWriter 并未将长故事生成视为单一的自由形式解码过程，而是维护不断演变的故事状态，检查新场景是否满足所需的叙事转换，并使用不确定性感知的风险信号来优先进行验证与局部修复。这使得一致性控制能够在生成过程中、在局部错误传播到后续场景之前得以实现。我们在 ConStory-Bench 上评估了 ConWriter，涵盖四种长故事任务：续写、生成、扩展和补全。由于长篇生成与评估的高昂成本，我们从每项任务中选取前五个案例，并在 Qwen3.5-Plus、DeepSeek-V4-Flash 和 GPT-5 系列上测试 3k、6k 和 12k 的目标长度。实验遵循官方的 ConStory-Bench 评估协议。

## 提交历史

来自 Jindong Li \[查看电子邮件 (https://arxiv.org/show-email/8e1baefc/2608.05169)\] **\[v1\]** 2026年5月27日星期三 17:53:18 UTC \(3,295 KB\)

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