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该论文结合叙事学与机制可解释性,在GPT-2-Small、Gemma-2-2B和Llama-3.1-8B中识别出与叙事性相关的注意力头、MLP神经元和稀疏自编码器特征,并通过消融实验证明这些组件对模型的叙事行为具有因果影响。
本文介绍了Narrative World Model(NWM),这是一个面向长篇虚构故事作者的记忆系统。它利用基于叙事学的类型化时间状态图和查询条件混合检索,来回答关于故事状态演变的复杂多跳问题。该系统在叙事学问答基准测试中显著优于现有的时间知识图谱框架(如Graphiti)。
文章认为,文学学科为构建具有文化素养的人工智能提供了关键工具,并提出一个分层框架,以应对结构性单语主义,并促进对AI文本性的多元解读。