1ニューロン文章ジェネレータ（構成型・学習不要）
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1ニューロン文章ジェネレータ（構成型・学習不要） — 自己回帰CoT 1ニューロン文章ジェネレータ（構成型・学習不要） arXiv:2610.17283 ニューロン1個ぶんの 重みベクトル1本 だけで日本語の文を組み立てます。学習データもプリセット選択肢もなし。温度スライダ（0=決定論, 既定0.7）でランダム性を調整でき、 同じ入力でも実行のたびに違う文 になります。初めての人は下の「説明」からどうぞ。 プロンプト（気分・話題を自由に） 生成する 停止 内部を表示 温度 0.70 （0=決定論） 説明（初めての方へ） これは何？ ニューロン1個ぶんの重み（1,674個の数値が並んだベクトル w 1本）だけで、日本語の文章を組み立てる実験ページです。ChatGPTのように大量のテキストから 学習するのではなく、重みをあらかじめ設計（構成） しています。 「ニューロン1個を自己回帰的に呼び出すだけで複雑な処理ができる」——これが元論文（arXiv:2610.17283, Theorem 2）の主張で、このページはその精神を文章生成に移したものです。 どうやって文を作っている？ 文は 6つのスロット （背景 → 気分 → 行動 → 詳細 → 転回 → 締め）を順に埋めて作ります。各スロットに候補フレーズが10個あり、合計62個のフレーズが語彙です。 各候補にはエネルギー E = w・x を計算します。 x は「基本スコア用の1 + 検出された話題の1hot」で、 w…
Alternatives to 1ニューロン文章ジェネレータ（構成型・学習不要）
- academy.dair.ai — Chat with Paper
- alphaXiv — Now on @askalphaxiv
- flashprove — Further progress in provable inference will likely be an important part of improving trust in AI deployment. To that…
- moe-blogpost — A hands-on guide to training Mixture-of-Experts models
- liberai.com — Technical blog
- Science's Last Exam — Can AI do research, end to end? Science's Last Exam defines and measures whether an AI agent can carry a research goal…
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