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Synthesis Intelligence
Laboratory, Japan
AIガバナンス・FCL・エピステミック・インテグリティ研究

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論考

研究ノート、ニュース、公開記録のアーカイブです。

A Question for China as a Technological Frontier: What Kimi K3 Advances — and What It Does Not Solve

Kimi K3 represents a major advance in scaling, Mixture-of-Experts architecture, long-context processing, and inference efficiency. Yet from the perspective of False-Correction Loop (FCL), Novel Hypothesis Suppression Pipeline (NHSP), and Premise Integrity Blindness (PIB), the central question remains unresolved: can a larger model preserve truth, attribution, premise integrity, and stable non-commitment under pressure?

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AIエージェントは本当に最大136.5倍の電力を使うのか?KAIST研究の数値・前提・限界を検証

韓国KAIST研究チームによる「AIエージェントは通常の生成AIより最大136.5倍のエネルギーを消費する」という分析を検証。348.41Wh、GPU待機54.5%、198.9GW試算の計算根拠を確認しつつ、比較条件、ベンチマーク依存性、実運用へ一般化する際の限界を整理する。FCL-Sの観点から、不要な再推論・自己反省ループを抑える設計課題も考察する。

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