Shadow-Loom: 서사적 세계 모델에 대한 인과 추론

요약

Shadow-Loom은 서사적 세계를 버전 관리 가능한 그래픽 세계 모델로 변환하는 실험적인 오픈소스 프레임워크입니다. 이 시스템은 물리적 인과성(Pearl의 계단)을 다루는 엔진과 반사실적 계산(AMWN 기반)을 수행하는 엔진을 결합하여, 미스터리, 서스펜스 등 네 가지 구조적 독자 상태에 따라 내러티브를 분석합니다. 대규모 언어 모델은 보조적인 역할로만 사용되며, 핵심 추론 및 개입은 그래프 상의 타입 코드를 통해 이루어져 연구 예술품으로 제공됩니다.

핵심 포인트

• Shadow-Loom은 서사(Narrative)를 버전 관리 가능한 그래픽 세계 모델로 구조화합니다.
• 시스템은 물리적 인과성 엔진과 반사실적 계산 엔진을 결합하여 복잡한 스토리텔링 메커니즘을 구현합니다.
• 내러티브 분석은 미스터리, 서스펜스 등 네 가지 '구조적 독자 상태'에 따라 점수화됩니다.
• LLM은 핵심 추론 과정에서 제외되며, 시스템의 투명성과 연구 가치를 높이기 위해 오픈소스로 공개됩니다.