SEMI-CAPS: 知覚の第一原理アーキテクチャ
知覚を刺激・符号化・モダリティ・統合・文脈・アテンション・予測・選択の8つの第一原理へと体系化する、精神物理学的コンピューティングのためのSEMI-CAPSアーキテクチャを紹介します。
人工知能を一歩（関数）ずつ汎化する。
高階関数（HOF）認知に関するワーキングペーパー・シリーズ。
知覚を刺激・符号化・モダリティ・統合・文脈・アテンション・予測・選択の8つの第一原理へと体系化する、精神物理学的コンピューティングのためのSEMI-CAPSアーキテクチャを紹介します。
信号検出理論・JND・反応時間を用いてハルシネーションに対処し、LLMの堅牢性を高める、認知モデルのための精神物理学的検証フレームワークを提案します。
トランスフォーマー・RAG・ファインチューニング・高階関数を、マルチエージェントのオーケストレーションと信頼性のもとで統一する、HOF認知的スーパートランスフォーメーションを紹介します。
推論の汎化・時間的適応性・安定性・長期的効率の観点から、RAAFTをLoRA・全パラメータのファインチューニング・静的推論と比較して論じます。
ランクを静的な低ランク行列ではなく動的な高階関数として表現し、大規模モデルの文脈認識的で層固有のファインチューニングを可能にするHORAを紹介します。
高階ランク適応とアトミック関数トークンを組み合わせ、大規模ニューラルネットワークの動的で文脈認識的な、パラメータ効率的なファインチューニングを実現するRAAFTを紹介します。
HOF SWIFTのアテンション機構が類似度検索をモジュール型アトミック関数へ分解し、CPU・GPU・TPUにわたるハードウェア最適化されたスケーラブルな情報検索を実現する仕組みを解説します。
関数型アトミック再合成(FAR)の技術的解説。動的検索・再帰的な依存関係検証・動的組み立てブループリンティング(DAB)により、適応的なAGI推論を実現する仕組みを詳述します。
Cursor・Devin・ReplitがフルスタックSaaS開発でつまずく理由と、HOFコグニティブFARが文脈保持・依存関係解決・マルチエージェント推論のスケールをどう実現するかを論じます。
o3のような網羅的推論に対し、HOFコグニティブ・コンピューティングが抽象化・モジュール型推論・関数合成によってトークン爆発とコンテキスト肥大を抑える仕組みを解説します。
SWIFTアテンション・メカナイゼーションが密行列と疎行列を均衡させ、高階関数を事前コンパイルすることで、FARのハードウェア上のボトルネックにどう対処するかを解説します。
HOFコグニションがウェーバー・フェヒナーの法則・弁別閾(JND)・信号検出理論を応用し、分散ベクトル表現をo3推論より効率的かつスケーラブルにする仕組みを解説します。
HOF認知が関数的アトミック分解(FAD)から関数的アトミック再合成(FAR)へと進化し、アトミック単位を適応的な高階推論へ再合成する仕組みを解説します。
従来の機械学習手法を、機能分解・オーケストレーション・メタ学習を通じて自律的なHOF認知パイプラインへと変換するステップワイズなアプローチを解説します。
学習・適応・成長するHOF適応的認知コンピュータ(HACC)を、資源配分を最適化するエージェントの例と認知DSLコードとともに解説します。
高階関数の原理をMetaのSegment Anything Model(SAM)に適用し、モジュール化・動的適応・並列化を実現する手法をPyTorchの例とともに解説します。
認知的アトミック関数グラフを分散ベクトル空間へ符号化し、集中型のo3型探索を超える並列推論・弾力的スケーリング・耐障害性を実現する手法を解説します。
ndarrayを用いてRustで分散表現器を構築します。テキストのベクトル化、自己アテンション機構、シリアライズ可能な分散表現を完全なコードとともに解説します。
チャットボットが関数的アトミック分解とIPO(入力・処理・出力)フレームワークを用い、あらゆるプログラミング言語のHello Worldコードを計画・生成・実行・検証・パッケージングする手法を解説します。
統合・教師なし学習・コンテキスト管理という課題を、トランスフォーマーの自己アテンションを拡大するのではなく再利用可能な高階関数の合成によって汎化する——そうしたアプローチとして高階関数(HOF)認知コンピューティングを提案します。
高階関数(HOF)認知を自己教師あり強化学習、Flash Attention、分散表現器による自己アテンションと組み合わせ、より効率的でスケーラブルなAI推論を可能にするアプローチを論じます。
HOF認知型SWIFTアテンション機構化がFlashAttention・疎アテンション・低ランク近似・混合精度を用い、CPU・GPU・TPUにわたってアテンションをスケールさせる手法を、C言語の例とともに解説します。
エージェント型ワークフローを高階関数とアトミック関数としてモデル化するYAMLベースの認知DSLを、全言語Hello Worldプロジェクトの継続的改善ループとともに紹介します。
精神物理学的な記憶想起を高階関数として捉え、Flash Attentionと関数的アトミック分解を用いて関連する記憶痕跡のみを選択的に想起することで、網羅的な文脈保持なしに長期的なタスクへ汎化する枠組みを提案します。
AGIにRAGだけでは足りない理由と、記憶の想起を高階関数として捉え、実行・生成・検証のループを加えるHOF認知メモリ機構化の考え方を論じます。
機能的アトミック分解は高階認知機能を再利用可能なアトミック関数へ分解し、高次元ベクトル空間に索引付けして動的に再構成することで、モデル全体を再訓練するのではなく再利用可能な関数の再結合によってタスク横断に汎化する仕組みを解説します。
信号検出理論・ウェーバーの法則・閾値といった精神物理学の原理が、不確実性下の意思決定を扱うHOF認知と機械学習モデルにどう示唆を与えるかを論じます。
Spark RDD・TensorFlowグラフ・Horovodの勾配・MapReduce・Flinkの状態を例に、分散中間表現が機械学習・AI・ビッグデータをどう支えるかを解説します。
高階関数が検証ゲート・リトライループ・文脈管理・マルチエージェント協調を加え、LLMエージェントのワークフローを信頼性高く一貫させる仕組みを論じます。
Flash Attention機構化器をHOF認知と分散表現とともにRustで段階的に構築し、hyperで配信してcurlで検証する手順を、コード付きで解説します。
決定木・k-means・勾配ブースティングなどの従来の機械学習手法を、HOF認知でモジュール型パイプラインへ変換する方法を、PyTorchとTensorFlowのコード例とともに解説します。
カーネル融合とブロックスパースパターンにより、トランスフォーマーのセルフアテンションが抱える二次的な計算量とメモリのボトルネックをFlash Attentionがどう解消し、分散表現学習を支えるかを解説します。
強化学習・アンサンブル・ベイズ手法・進化的アルゴリズムといった従来の機械学習が、とりわけ高階関数(HOF)認知の視点からAGIになお意義を持つ理由を概観します。
クエリ・キー・値とソフトマックス重み付けから成るセルフアテンションが、動的な文脈化・長距離依存・階層的表現を通じて、高階関数(HOF)認知をどう強化しうるかを解説します。
ラムダ計算やLISPからScheme・ML・Haskell、認知アーキテクチャに至るHOF認知の系譜と、適応的で文脈に敏感なAGIにおいて提唱される役割をたどります。
機能的アトミック分解・高次元ベクトルインデックス・アテンション・メタ認知を融合し、モノリシックなモデルを拡大するのではなく再利用可能なアトミック関数を再合成することで推論を汎化する——そうしたHOF認知の枠組みを解説します。
機能的アトミック分解は、高階認知機能を再利用可能なアトミック関数へ分解し、ベクトル空間でインデックス化して動的に再合成することで、単一モデルを拡大するのではなく再利用可能な関数の再結合によってタスク横断に汎化します。
SML(Semantic Modeling Language)が、独自構文・ドメイン抽象・定型削減・独立性という観点で真のDSLといえるかを、ビジネスインテリジェンスのデータモデリングを題材に検証します。