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作者反思了为其 Intertwingler 应用服务器解决复杂依赖关系图的挑战，旨在实现密集超媒体以减少过多的读写需求，同时批评人工智能生成过多内容。

本文介绍了基于依据的延续（Grounded Continuation），一种用于LLM对话的线性时间运行时验证器，它维护一个显式依赖图，以检测下一句话是否得到先前对话的支持，在包括LongMemEval和LoCoMo的基准测试中，相比基线取得了准确率提升。

MathAtlas 是一个针对研究生级别数学的自动形式化的大规模基准测试，包含从103本教科书中提取的约5.2万个定理和定义，并附带一个包含约17.8万条关系的数学依赖图。实验表明，最先进的模型正确率最高仅为9.8%，凸显了其难度。