本文介绍实用约束解码（结构化生成），通过有限状态机在推理时屏蔽非法token，强制LLM输出符合JSON、正则等格式。以outlines库为例，展示如何用Pydantic模型约束输出，保证语法正确、节省提示词token，并提升小模型可靠性。虽首次运行较慢，但整体高效，适合需严格格式的场景。

本研究提出了SPlanner规划模块，利用扩展有限状态机高效建模移动应用控制逻辑，将用户指令分解为可执行路径，从而显著提高任务成功率和执行效果。

本研究提出了一种基于有限状态机和大型语言模型的智能合约生成框架（FSM-SCG），有效解决了传统生成方法的低效率和高门槛问题。实验结果显示，该框架生成的合约代码编译成功率提高了最多48%，漏洞风险评分降低了约68%。

本研究提出了一种基于有限状态机的情感支持对话框架FiSMiness，旨在提高长期满意度。该框架使大型语言模型能够自动规划和推理求助者的情感及支持策略，实验结果表明其在多个基准上优于其他方法。

本研究提出DPT-Agent框架，结合双重过程理论，旨在提升大语言模型在实时人机协作中的表现。通过引入有限状态机和心理理论，DPT-Agent显著增强了自主决策能力，实现更高效的实时协作。

Rig 是一个 Rust 库，用于高效构建 LLM 应用，支持多种 LLM 提供商和向量存储。Statum 是一个零样板 Rust 库，专注于构建安全且简洁的有限状态机。

该论文探讨了基于有限状态机的条件独立协议的图模型，提出了有效表示多个代理共识信念的方法。研究了贝叶斯球算法、AGM信念修正及动态运算符，构建了代理人认知态度的逻辑框架，并提出了基于筛选的理性规则生成方法。最后，研究了如何将单个概率信念聚合为集体信念。

本研究提出了一种基于有限状态机的自指导提示范式（SG-FSM），旨在解决多跳问题回答中的幻觉、错误传播和上下文长度限制等问题。SG-FSM通过将复杂问题分解为子问题并进行动态决策，显著提升了模型的推理能力和准确性。实验结果表明，SG-FSM在多个基准测试中优于传统方法，减少了幻觉现象，提高了输出格式的遵循性。

印度理工学院马德拉斯分校的课程“自动机、形式语言与计算理论”介绍计算系统的基本概念，如有限状态机和图灵机，强调实践应用。完成后可获得证书，助力计算机科学职业发展。GetVM的Playground扩展提供在线编程环境，帮助学员实践。

使用有限状态机创建动画角色是常见做法。XState是一个用于状态机建模的JS/TS库，尽管易于入门，但学习曲线陡峭。本文介绍如何结合Three.js和XState创建一个能行走、跑步、跳舞、坐下和做俯卧撑的角色。角色从静止状态开始，常规动画循环播放，状态转换动画不可中断。通过Promise实现不可中断动作，并用事件监听器监控状态变化。用户点击屏幕可触发行走或跑步事件。

本文介绍了一种基于规则的乌兹别克语词干提取算法，利用有限状态机剥离词缀，并建立词缀词典。研究还提出了乌兹别克语词性标注工具，解决低资源语言样本不足的问题，展示了音节化的综合方法，准确率超过99%。该研究为乌兹别克语及相关语言的未来研究提供了重要见解。

有限状态机是一个定义了有限数量的状态以及在这些状态之间转换和活动的数学模型。它在电子工程、语言学、计算机科学等领域被广泛应用。

本文介绍了状态机的关键概念，传统有限状态机的实现方法，以及QP嵌入式实时框架和QP实现有限状态机的方法。最后介绍了QP实时框架的组成和QP nano的特点。

本文详细介绍了C++有限状态机的要素和使用函数指针实现，通过学生日常生活案例演示了实现步骤，并总结了C++有限状态机的实现。