12:13官方账号arXiv cs.AI@Emanuele Quinto, Carlo Andrea Rozzi, Francesco Zanitti论文提出一种Lisp启发的概念模型,使用符号形式、对象身份和live-image思想解释LLM中介工作流。核心区分derive(确定性计算)和infer(LLM判断),并将工作流定义、实例、推理记录等作为持久知识对象存储在共享知识基板中。该模型使工作流本身成为可检查、可恢复、可审查的知识对象。论文LLMLisp工作流语义持久性知识表示推荐理由:这篇论文把工作流本身当成可持久化的知识对象,用Lisp概念讲LLM工作流语义,挺有启发。原文