Resumen:Este artículo presenta la decodificación consciente de la verdad (TAD), un esquema de decodificación orientado a la verificación que alinea la generación del lenguaje neuronal con las bases de conocimiento. Situado en la tradición de la semántica de programas probabilísticos para modelos de secuencia, TAD aumenta los sistemas modernos sintonizados con instrucciones con una red de guardias semánticas que operan en el momento de la decodificación. Nuestras contribuciones son cuatro: (i) una semántica basada en restricciones que convierte el filtrado de Oracle en un juicio de lógica de programa, (ii) una prueba de que la selección codiciosa disfruta de predominio de probabilidad local bajo guardias sólidas y completas (Teorema 2.7), (iii) un invariante de estilo de entropía que cuantifica el riesgo factual a través de una masa segura consciente del conocimiento, y (iv) un cálculo operativo de múltiples agentes con artefactos Lean verificados para certificar el comportamiento de implementación. Los estudios de casos numéricos y algorítmicos confirman que las barreras de seguridad resultantes reducen las alucinaciones sin sacrificar el rendimiento, generando un puente pragmático entre los modelos empíricos a gran escala y la verificación formal.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 9 de octubre de 2025.
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