SNNLab の記録アーカイブ

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った。検索を開く前提の「今は答えられる／証拠が要る」の膜内分離はゲートを越えられなかった。結合干渉や成長後の再再生など膜まわりの仮説を続けて試したが、層化保持も既知再現も動かなかった。

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。

会話用の小さな実験で、言葉の並びは覚えられても「質問に答える」力が弱いことが見えた。量を増やす前に、その結びつきを直す段階にいる。

必要なときだけ動く方式のマルチモーダルAI実験を進めるなか、一般・社内向け約15分の解説動画台本を整え、将来の精度改善候補は今は実装せず参考として置く段階に入った。

「SNNLab」のプロジェクトを開始しました。