arXiv 自然语言处理· Louis Robinson·· 4 小时前AI 评分41
因果编辑序列化（CES）框架
Causal Edit Serialization
AI 导读
研究者提出了因果编辑序列化（CES）框架，通过特殊指针 token 搭配预测源地址，在同一因果 token 流内实现插入、删除、替换、复制和移动等文本修订操作。该方法采用轻量定位头与双索引旋转位置编码，在保留标准因果注意力掩码的同时支持地址预测与指针条件化。跨规模实验表明，CES 模型能完整执行编辑，并在保留原上下文及缓存状态下提升后续文本预测能力。
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