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121 件の記事 · MARIA OS 発行
単一の単語が保存される前にデータ主権を強制する同意、スコープ、エクスポート ゲートの設計
AI ボットが会議に参加するとき、最初の質問は「何が言われたのか?」ではありません。しかし、「誰が録音に同意したのですか？」この文書では、MARIA Meeting AI の背後にあるゲート アーキテクチャを形式化します。このシステムでは、同意、スコープ、エクスポート、およびスピーク ゲートが生の音声と永続ストレージの間にフェイルクローズされた障壁を形成します。ゲート評価代数を導出し、フェールクローズドゲートの構成がフェールクローズド特性を維持することを証明し、内部のみの会議への完全なトランスクリプトへのアクセスを制限することで、スコープゲートがどのように情報理論上のプライバシー境界を実装するかを示します。実稼働環境では、このアーキテクチャにより、不正なデータの保持がゼロになり、ゲート評価あたりの遅延が 3 ミリ秒未満になります。
すべての決定には出典を明記する必要があります - MARIA Meeting AI がセグメントレベルの証拠リンクを通じて幻覚を解消する方法
従来の会議議事録には根本的な信頼性の問題があります。記録された決定が実際に会議で行われたのか、それともメモを取る人によって補間されたのかを読者は検証することができません。 MARIA Meeting AI は、必須の証拠リンクを強制することでこの問題を解決します。すべての決定、アクションアイテム、概要セクションは証拠として特定の記録セグメントを参照する必要があります。この論文では、証拠リンクの制約を形式化し、ライブ会議中に 15 秒ごとに議事録を生成する増分要約アルゴリズムを示し、トランスクリプトの長さが増加するにつれて引用範囲の指標が完全性に収束することを証明します。評価された日本のビジネス会議では、このシステムは幻覚による意思決定がゼロで、引用率 94% を達成しました。
7 ステート マシンがブラウザーの自動化、オーディオ キャプチャ、音声認識、ライブ ストリーミングをどのように調整して、一貫した会議インテリジェンス パイプラインに組み込むか
会議 AI ボットは単一のコンポーネントではありません。正確な順序で開始、調整、停止する必要があるサブシステムの集合体です。音声をキャプチャする前にブラウザを起動する必要があります。音声認識が始まる前に音声が流れる必要があります。分を生成するには、認識によってセグメントが生成される必要があります。また、会議が終了したら、データを失わずにすべてのコンポーネントを正常にシャットダウンする必要があります。このペーパーでは、Playwright ブラウザーの自動化、CDP オーディオ キャプチャ、Gemini Live Audio ASR、およびダッシュボード クライアントへの EventEmitter ベースのリアルタイム ストリーミングによる 7 状態のライフサイクルを通じての増分分の生成を調整する、MARIA Meeting AI のセッション マネージャーのステート マシン設計について説明します。
価値を維持して目標を実行するための数学的フレームワーク
ローカル目標の最適化は、多くの場合、組織の使命と矛盾します。我々は、この矛盾を 7 次元のミッション値ベクトルに対する制約付き最適化問題として形式化し、アライメント スコアとペナルティベースの目標を導き出し、目標追求のパフォーマンスを維持しながら価値の浸食を防ぐ 3 段階の意思決定ゲート アーキテクチャを提示します。
進化の圧力は組織を純粋な生存機械に貶めるのか?有向進化と無向進化の数学的分析
組織が進化の主体としてモデル化された場合、理論上の限界は生存確率の最大化にまで帰着するのでしょうか?この論文では、倫理と文化が副産物にすぎない制約のない局所最適化 (λ→0) と、進化が方向性を獲得するミッション制約のある最適化の 2 つの体制を検討します。我々は、生存調整のトレードオフ曲線 S = S₀・exp(−αD) を導出し、二変数フィードバック制御下でのミッション侵食ダイナミクスのリアプノフ安定性を証明し、運用監視のための 7 次元状態図を提示し、蓄積された制度的改善がシステムのリスクプロファイルを質的に変化させる文明型の相転移を実証する。
ガバナンス密度を組織的自己認識として捉え、スペクトル安定条件と企業メタ認知の数理基盤を示す
エージェント企業を制約付きグラフ拡張MDPとして定式化し、Top-K候補行動上で計測可能なガバナンス密度 D_t を導入する。減衰影響行列 W_eff,t = (1 - κ(D_t))W_t に対し (1 - κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 という実用安定条件を導出。各制約が組織の自己観測点として機能することを示し、メタ認知をオーバーヘッドではなく安定自己組織化の制御パラメータとして位置付ける。
二重モデル異常検知、閾値設計、ゲート統合、リアルタイム安定性監視
DoctorはIsolation ForestとAutoencoderを組み合わせ、A_combined = α·s(x) + (1-α)·σ(ε(x)) で異常度を算出する。0.85でソフトスロットル、0.92でハードフリーズを適用し、Gate Engineと連動してガバナンス密度を動的調整する。さらに運用影響行列 A_t に対する λ_max(A_t) < 1 - D_t を監視し、連鎖障害を早期に抑制する。
組織スケールを横断するガバナンス密度の数理化と、相境界・文明拡張・収束条件の導出
ガバナンス密度を、個別エージェントから企業・文明まで通用する安定性パラメータとして定式化する。G_t = (A_t, E_t, S_t, Pi_t, R_t, D_t) を基礎に停滞・安定特化・カオスの相境界を導出し、D_eff = 1 - (1 - D_company)(1 - D_civ) で文明スケールへ拡張。収束条件と市場再評価モデルを通じ、周期ショックとガバナンス密度の相互作用を示す。
キーワード検出から行動レベル制御へ、ルーティングを分類問題からガバナンス実行制御へ再定義する
従来のルータは入力テキストをカテゴリ分類して振り分けるが、企業向けエージェント運用では不十分である。本稿は R:(Context×Intent×State)→Action を定義し、R:Input→Category を置き換える。Action RouterをGate Engineと統合することで、責任境界を実行前に強制できる。
Intent Parser / Action Resolver / Gate Controllerの3層構成と、再帰最適化・100+エージェント運用の実装指針
Action Router理論を実装へ落とし込む3層アーキテクチャを提示する。実行結果から方策を更新する再帰最適化ループをオンライン凸最適化として定式化し、座標ベース分割・階層キャッシュ・ゾーン内解決で高スループットを実現。Decision Pipelineとの積オートマトン統合により、整合した遷移制御を行う。
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Technical accuracy, code correctness, architecture review
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Writer Agent
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Draft creation, research synthesis, narrative craft
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Readability, consistency, fact-checking, style compliance
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