TAG ARCHIVE
recursive-self-improvement
MARIA OSブログのrecursive-self-improvementタグに関連する4件の記事。ボンギンカンの判断OS、AIガバナンス、Agentic Company研究をテーマ別に参照しやすい技術記事アーカイブです。
判断OS / 決断インテリジェンスOS
組織の判断を実行可能な意思決定システムに変換するMARIA OS中核研究。
エージェント型企業アーキテクチャ
人間とエージェントの組織、委任境界、役割トポロジー、ガバナンス付き自律性に関する研究。
責任ゲートとAIガバナンス
AIエージェントの安全性、説明責任、フェイルクローズドゲート、監査可能性、HITL制御。
マルチエージェント数学
収束、安定性、ゲーム理論、グラフダイナミクス、マルチエージェント評価の形式モデル。
エビデンス、RAG、ナレッジガバナンス
エビデンスバンドル、検索アーキテクチャ、Graph RAG、ナレッジトラスト、監査可能な推論パイプライン。
Agentic R&Dと判断科学
研究運用、シミュレーションラボ、判断科学、再帰的改善、実験的AIガバナンス。
Agentic Companyにおけるミッション制約付き最適化
価値を保存しながらゴール実行を行うための数理フレームワーク
局所的なゴール最適化は組織ミッションと衝突する。この衝突を7次元ミッション価値ベクトル上の制約付き最適化問題として定式化し、アラインメントスコアとペナルティベース目的関数を導出する。価値毀損を防ぎつつゴール追求パフォーマンスを保つ3段階意思決定ゲートアーキテクチャを提示する。
Voice-Driven Agentic Avatars: 自律的知的タスク委任のための再帰自己改善フレームワーク
音声媒介マルチエージェント運用における収束解析、委任完全性定理、安全境界の形式化
VDAAは、音声による知的タスク委任を数理的に扱うための枠組みである。全二重音声対話、再帰的自己改善、階層エージェント協調を統合し、固定点収束・有限タスク代数での委任完全性・三段ゲートLyapunov安全境界を示す。MARIA VOICE検証では高い委任精度と低遅延を確認した。
音声駆動エージェンティック・アバター: 再帰自己改善による高度知的業務委任の基礎理論
VDAAの形式定義から三重ゲート音声ガバナンスまでを、MARIA VOICEアーキテクチャで整理する
戦略策定や監査判断のような高認知タスクを対象に、全二重音声対話・再帰自己改善ループ・4チームルーティング・ローリング要約を統合したVDAA枠組みを定式化する。認知忠実度の収束条件と責任保存拡張を示し、音声運用における安全境界を明確化する。
ガバナンス制約下の再帰的自己改善: 収縮写像とLyapunov安定性による制御再帰
無制約RSIを収束型自己補正へ変換し、改善速度と整合性維持を両立する形式枠組み
再帰的自己改善を M_{t+1}=R_sys ∘ R_team ∘ R_self(M_t,E_t) として定式化し、gamma<1 の収縮条件で固定点収束を保証する。さらにHuman-in-the-LoopゲートをLyapunov的安全境界として扱い、SRIの乗法構造が単一層劣化を全体評価へ反映して暴走改善を抑制することを示す。