顧客ごとの継続的ファインチューニング
承認済みの成果から顧客固有のアダプターを逐次更新しつつ、過去の能力を忘れない —— すべての改善を出荷前に検証する自動回帰テストの仕組みとともに。
研究
リビングモデルの仕組み。
私たちはまず研究ラボです。新しいモデル技術を発明し、現実の産業で実証します。統合されて、ひとつのリビングモデルを生む、5つの能力。
発明
統合されたとき「リビングモデル」を生む、5つの能力。
- 01
推論
長い見通しのもとで計画を立て、複数ステップの問題を解き、行動する前に自らの推論を検証するモデル。
- 02
エージェント
要所での人間の承認を挟みつつ、基盤となるソフトウェアを端から端まで動かす、自律的な複数ステップの行動。エージェントが業務を所有し、人はエージェントを管理します。
- 03
継続学習
運用の中でモデルを改善し続ける手法。実際の結果から更新しながら、これまでの能力を保ち続け、すべての改善を出荷前に検証する評価規律を備えます。その規律は、学習そのものと同じだけの仕事です。
- 04
再帰型言語モデル（RLM）
持続的な再帰状態による、無限の記憶と、真に長期的なタスク。プロセスの全履歴を状態として持ち運び、そのどこにでも即座に働きかけます。
- 05
ストリーミング／ライブモデル
連続するデータストリームを読み取り、リアルタイムに行動する常時稼働モデル。仕事の単位は、途切れなく観測し、行動し続ける「環境」そのものです。
統合されたそれが、リビングモデルです。持続的な記憶、継続的な学習、リアルタイムのストリーミング、自律的な行動 —— 24時間365日動き続け、動かすほどに賢くなる、ひとつの存在。
学習が積み上がる仕組み
顧客の承認済みの成果を、本番規模でモデルの改善へと変える応用研究のトラック。
自律的なスキル抽出
エージェントが完了した複数ステップの仕事から再利用可能な手順を合成し、登録前に検証します。手続き的パターンは顧客間で一般化し、顧客データは決して越境しません。
報酬モデリングとアライメント
承認・却下・修正という承認ワークフローそのものが学習信号です。各顧客の作法とリスク許容度に合わせ、確信度の低い仕事は独断せず人へ差し戻します。
役に立つところは、オープンに
私たちはデュアルトラックで進みます。汎用フレームワークはオープンソース化し —— 普及のため、そしてMLコミュニティにおける信頼のために。エンタープライズ向けのエージェント、オーケストレーション、独自スキルは商用ライセンスの内側に置きます。
技術記事と選び抜いたオープンソース貢献を、抑制された頻度で。能力を示し、難しい問題に取り組みたい人を惹きつけるには十分に、しかし積み上がる優位を手放すことなく。