AGEIUMの技術は学術的な基盤の上に構築されています
本研究では、ワークフロー設定とソース入力のBlake3キーが完全に一致する場合にのみ成功結果を再利用する、多層CI/CDビルドキャッシュを扱います。ソース・依存関係・ワークフローの変更時は再実行し、性能値は実ビルドで再現可能な測定を行った後に公開します。
論文を見る全固体電池材料候補探索に因果的シンボリック回帰を適用し、DFT比で探索空間を97%削減し、イオン伝導度予測誤差を0.03 eV以下に抑えるフレームワークを提示します。
論文を見るBig Fiveパーソナリティマトリックスと因果推論ゲートを組み合わせたAI認知アーキテクチャを提案します。DIO v5.0は16層ソブリンパイプラインで95%以上のエージェント一貫性を実現します。
論文を見る反事実推論とベイズ因果グラフを統合したBiCE-7推定器を紹介します。介入効果推定においてprecision@5=1.0を達成し、SOTAと比較して分散を41%削減します。
論文を見るLLMテキスト生成と決定論的コード検証を分離する8フェーズパイプライン。46の品質ゲートでハルシネーション漏洩率ゼロを実現。32,636行Rust、KIPO出願通過。
論文を見るDIOを支える6つのアルゴリズムフレームワーク
ベイズ介入因果推定器
随伴逆向因果伝播
マルチエージェント動的関係フレームワーク
ペルソナ-ソブリン注入フレームワーク
介入分布計算フレームワーク
双曲幾何記憶システム
AGEIUMの研究チームと共に、AI認知アーキテクチャのフロンティアを探求してください。
お問い合わせ