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記憶インフラをめぐる長い記録。
日本語の記事を優先して表示し、翻訳がない場合は原文を表示します。
AIは科学の補助者から科学者へと位置を移しつつある
Google I/O 2026のGemini for Science発表を、科学ツールのアップグレードではなく、科学の進め方そのものの変化として読む。
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汎用AIの忘却は合理的であるが、すべてのドメインで合理的とは限らない
汎用AIの自動忘却は合理的な設計ですが、長期的な蓄積が本質となる作業には別のメモリーモデルが必要です。
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ドラッケンミラーがLLMを使うなら、単一視点の質問は答えの90%を捨てる
LLMの本当の力は単一ドメインの答えではなく、ドメイン間の空白を見せる質問設計にあります。
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プロンプトエンジニアリングは終わった — これからは答えを読むエンジニアリングだ
LLM時代の差は、より良い質問だけではなく、答えの分布から市場と機会を読み取る力にあります。
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失くしたものが集まる場所: Norfolk by Nunchi AI
Norfolkは、失くしたと思っていた思考、ノート、会話がもう一度記憶として集まる場所です。
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モデルの考え方が変わっても、会社の記憶の仕方はもっと重要になる
latent reasoningが強くなるほど、検証可能な外部メモリの価値は上がり、Nunchi AIの3本柱はより明確になります。
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Agent Memoryの二つの哲学 — Hindsightの認識論、Synapsis Engineの運用原則
Hindsightは記憶の認識論を、Synapsis Engineは記憶の運用原則を中心に据えます。二つのアーキテクチャを並べて、その違いと交差点を見ていきます。
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96.6% Recall, 0% Portability
MemPalaceはretrievalが機能することを証明しています。ですが、業界がまだ解いていないのは、ツールやランタイムが変わっても生き残る、構造化された可搬メモリです。
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Norfolkはもう単なるノートアプリではありません
Norfolkはノートアプリとして始まりましたが、今では人間とエージェントが同じインフラ上でメモリを書き、読み、共有できるmemory surfaceになりつつあります。
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Nunchi AI メモリエコシステム
Synapsisのatomization、AMCPプロトコル、Nexus・Norfolk・MaaSバックエンド、そして3122クライアントで構成される可搬なエージェントメモリアーキテクチャです。
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ハーネスは変わっても、記憶は変わってはいけない
メモリのロックインは、メモリをハーネスに深く埋め込むことで解決しません。ハーネスのロジックと可搬なメモリを分離し、そのあいだをオープンなプロトコルでつなぐことで解決します。
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午前3時、私のプロダクトが死んで生き返った夜
AnthropicのManaged Agents発表は、私のプロダクトを終わらせるものに見えました。けれど朝になって、なぜ記憶はモデルより長く生き残るべきなのかが、むしろはっきりしました。
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言語多様性と創発
大規模言語モデルの創発は単なるスケールではなく、言語多様性が生み出す交差密度から生じるという仮説です。
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エージェントの性能差を生むのはモデルではなくチームメモリだ
Karpathyの個人向け知識ベースとStripe Minionsを並べて見ると、エージェント性能の本質がモデルではなく共有コンテキストと記憶インフラにあることが見えてきます。
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誰もドキュメントを読まない時代におけるオンボーディングの変革
llms.txtとOpenAPIの間に存在していたオンボーディングレイヤーを、AHOPとonboard.txtで提案します。
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LongMemEval 83.2% なぜこの数字が99%よりも意味があるのか
NexusのLongMemEval 83.2%の結果と、なぜ誠実なプロダクション・ベンチマーキングがより重要だと考えるのかを説明します。
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エージェントスタックの完成：AMCPとメモリ連続性
MCPとA2Aだけでは不十分な理由、そしてなぜエージェントにはセッションを超えるメモリ層が必要なのかを説明します。
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Claude Channelsはエージェントを到達可能にし、Nexusは記憶を持続させる
Claude Code Channelsがライブ到達性を提供し、Nexusが再起動を超えて記憶を保持することを検証した限定的な証明。
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エージェントスタックを完成させる：記憶の連続性のためのAMCP
AMCPをMCP、A2Aと並ぶメモリ階層として説明する記事です。
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エージェントはなぜ会話が長くなるほど揺らぐのか
長いセッションでコンテキストがなぜ崩れるのか、そしてメモリ階層がなぜ必要なのかを解説します。
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セッションが変わるとなぜエージェントは記憶を失うのか
AMCP公開の背景とエージェントのメモリ連続性問題について、簡潔かつ明確に説明します。
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