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论文提出Operon工作流引擎处理不规则数据

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AI 综述

论文(arXiv:2511.16080)提出 Operon,一个围绕命名维度形式化构建的静态可验证工作流引擎,用于处理各维度长度只在运行时才确定的锯齿数据。作者称,运行时将未完成数组表示为向下封闭坐标域上的偏函数,可精确计算任务入度并支持无需人工干预的故障恢复。 具体做法上,Operon 把锯齿数据建模为坐标空间上的扁平函数,用 DSL 标注维度名,并由静态检查器验证任务迭代无误。

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报道时间线

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10月23日
  1. arXiv cs.AI
    Operon:基于命名维度的锯齿数据增量构建方法

    论文提出 Operon,一个围绕命名维度形式化构建的静态可验证工作流引擎,用于处理各维度长度只在运行时才确定的锯齿数据。它把锯齿数据建模为坐标空间上的扁平函数,以 DSL 标注维度名并由静态检查器验证任务无误迭代。运行时将未完成数组表示为向下封闭坐标域上的偏函数,从而精确计算任务入度并支持无需人工干预的故障恢复。

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