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Project
Spiking Neural Model ベースのマルチモーダルAIモデル開発
最終更新日: 2026年9月5日
外付けの持ち出し評価を用意し、学習済みの再現はまだ半分弱・未学習側の完全一致はゼロのままだと分かりました。
9件の記録 ・ 6日間の制作
長いソフトウェア作業依頼について、C++の言語・ツール競合を修正し、未見ワークフローの初手5/5、遷移9/9、回復2/2を確認した。自然会話など37件の回帰試験も通過した。
7月28日以降、C++の純SNN多コアをLab・ブラウザ学習・自然チャットで共有する構成へ進め、未知入力への聞き返し、教示後の相づち、セッション境界、自己反響と人間教示の履歴分離を実装した。実会話では教示後の完全一致は通る場合があるが、未見言い換えと話題転換では沈黙や無関係な再生が残り、自然チャット昇格はしていない。
7月17日以降、答え方をPythonの都合ではなくC++の複数SNNコア(話題・関係・一致・発話可否・抑制・想起)に寄せて組み直した。既知の再現と「同じ事実の言い換え」はかなり通るようになり、変な質問への誤答もかなり抑えられた。一方で、本当に別の未見質問へ知識を応用する力はまだ弱く、未見exactはほぼ0のまま。
答えの結びをC++多コアへ移し、既知と沈黙は進んだが未見応用はまだ
データ増やしで品質を押し上げる前に、指示に応じた応答になっているかを先に確かめる方針へ寄せた。
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