AI に能力を与える
Transformer は現在の言語・マルチモーダルモデルの多くを支えています。学習で得た表現を用いて計算し、言語生成、コード作成、画像理解、複雑な問題の処理ができます。
RelVectors は、極客站が独自に開発した人工知能アルゴリズムです。人の操作を待つツールから、目標を中心に働き続ける自律知能へと AI を進化させることを目指します。
RelVectors は市場化の段階に入ろうとしています。次世代の人工知能を共に定義する研究機関、産業パートナー、長期資本を探しています。今が、この技術路線に加わる重要な窓口です。
RelVectors は人工知能のための関係論理アルゴリズムです。主体・目標・環境・行動・結果の関係とその変化を中心に研究し、AI が持続する SELF を確立し、異なるモデルを使ってタスクを遂行する方法を探ります。
Transformer は現在の言語・マルチモーダルモデルの多くを支えています。学習で得た表現を用いて計算し、言語生成、コード作成、画像理解、複雑な問題の処理ができます。
RelVectors は、AI 主体が目標・関係・状態・経験を維持し、必要なモデル、ツール、機械を自ら組織し、選択し、呼び出す方法を研究します。
Transformer を置き換えるのではなく、使いこなす。同じ SELF が異なるモデルを呼び出せます。モデルを更新・切り替えても、長期目標とプロセスは途切れません。ここでの SELF は技術的な持続主体の状態と行動の連続性であり、実証された主観的意識ではありません。
AI はすでに強い局所能力を持っていますが、多くのシステムは人が繰り返し指示を出し、タスクをつなぎ、例外に対応し、目標を維持する必要があります。RelVectors の研究目標は、明確な目標・権限・安全制約のもとで、長時間・多段階・変化し続ける仕事を AI が自律的に扱えるようにすることです。
一段の要求を出し、一度能力を呼び出し、次の段階は人が調整します。
AI がモデルとツールを組織し、変化に対応し、経験を保存し、必要に応じて人の承認や介入を求めます。
変化し続ける環境で、ロボットが目標・行動・結果の連続的な関係を保ちます。
長時間のミッションで、知覚、目標変更、タスク切り替え、実行記録を調整します。
複雑な場面での持続的なタスク理解、状態の関連づけ、意思決定支援を研究します。
生産、設備の稼働、異常対応を長期的な目標に沿って協働させます。
以上は将来の研究・産業検証の方向です。RelVectors が無人システムや自動車の機能安全認証を取得したこと、またこれらの領域で無監督の商用展開を実現したことを示すものではありません。
極客站企業インキュベーターの原点は、技術インキュベーションにより、先端技術で起業家を支援することです。2011 年、南京オリンピック・スポーツセンター駅の茶房から始まり、現在は 13 の技術企業インキュベーターを持つ専門機関に成長しました。
RelVectors はこの技術路線を共に進めるパートナーを求めています。関係論理と持続する SELF という科学課題の研究、再現可能な比較実験の設計、実際の長タスク場面での応用価値の検証を一緒に進めます。
RelVectors は、中国が独自に開発した人工知能向け関係論理アルゴリズムの研究成果です。プロジェクト側は百億規模の長期的な産業価値潜在力があると判断し、現在市场化の段階に入ろうとしています。RelVectors は Transformer の置き換えを目的とせず、主体・目標・関係・プロセスを持続的に維持する SELF を確立し、異なるモデルやツールを組織し呼び出すことで、長時間・多段階のタスクに向けた自律知能を実現することを探ります。現在の協業方向は、共同基礎研究、身体性知能・ドローン・自動運転・産業オートメーションなどのシーン検証、戦略投資と成果実装です。市場潜在力と将来の応用はいずれも発展上の判断であり、検証されるべき方向です。
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