Longform Continuity Engine

文章作成ツールは、多くのエピソードにわたって人物、過去の出来事、世界のルールを一貫させられるか。新しい文章を物語の記録済み状態と照合してから、次のエピソードに引き継ぐシステムを開発しています。

言語モデルには、描いている世界の永続的な記憶がありません。数場面を経ると性格が変わり、過去の解決が忘れられ、場所や時間のつながりが崩れます。有限のコンテキストで大きな世界の状態を一貫して保ち、自然な文章も生み出すことが難しい点です。

エンジンは、確定した事実を記録する構造化した世界状態台帳、関係性の感情的親和性モデル、物語をエピソードごとに進める場面実行器に分かれています。中心のルールは「状態より先に根拠」です。事実は、計画や示唆だけでなく、生成された文章に根拠がある場合にのみ世界の確定情報になります。

実際の複数エピソードで連続性をテストします。ある回で定めた人物の特徴が後の回でも保たれるか、解決済みの対立が再発しないか、物語が長くなっても世界の事実が安定しているかを確認します。候補の文章は、正史に加える前に抽出した根拠と照合します。

同じシリーズ内で状態を引き継ぎ、後のエピソードを前の内容と一貫させながら、物語を1話ずつ延長できることを確認しました。各状態変更はコミット前の判定を通り、必要な確認が実行されないか失敗した場合、黙って受け入れるのではなくコミットを拒否します。

物語が長くなるほど、世界状態の全体を見渡すことは難しくなります。また、文章生成モデルによる確認は独立したレビューではありません。そのため検証結果には方法と適用範囲を添えます。