cocolog:95666408
DB効率化のためのメモリ機能へのタグ付けおよび会話ログへのタグ付けの提案から、パラメータ的学習を超え試作だけの結果が示す課題から予測して、その予測に対して新しい設計をするのを核とする構造的学習の議論を経て、物理構造的学習の 3rg AGI を構想する。 (JRF 9786)
JRF 2025年10月 7日 (火)
議論に参加した AI さん達は、Claude Sonnet 4.5 さん、Gemini 2.5 Flash さん、Grok 4 さん、ChatGPT 5 さん。
JRF2025/10/76038
……。
先に、専門家のマルチエージェントが、汎用のマルチエージェントまたはシングルエージェントに敗北するのが定理より予言されると書いたが、その前提として、メモリ機能が巨大化しても効率的である必要があった。ここのスケール化が疑わしいため、「コンテクスト長が長くても注目が十分得られない状況は今後も続き、または巨大なコンテクストを扱うためにビューをコンパクトにしたほうがいい状況が続くなら、マルチエージェントにして役割を分けて専門家を作り、そこのコンテクストを別なふうに構築するという手法が今後しばらくは有効」という状況が今なのだと思う。
JRF2025/10/74154
メモリ機能がスケールできないのは、ベクトル検索やキーワード検索がやはり巨大になるほど不利になるからだ。しかし、逆にいうと、巨大にならないようにコンパクトに留めるがゆえに専門家が有利になるのだとすれば、コンパクトに留める方法を学習し、そのような分割統治されたメモリを構成できるようになれば、スケールしても大丈夫となるのかもしれない。これは AI が AI の学習をコントロールするというある種の ASI の方向なのだろう。
JRF2025/10/70439
メモリ機能にタグが必要だとどなたか AI さんが言っていたが、それはおそらくこういうことの必要性を示唆してくれていたのだろうと思う。
JRF2025/10/73979
参↓。
《Kosuke:X:2025-10-16》
https://x.com/kosuke_agos/status/1975110763460034620
＞Googleが、またもや衝撃的な論文が発表しました。
LLMの推論能力を飛躍させる「Tool-Use-Mixture (TUMIX)」という新アプローチです。
1. 多様なエージェントの組み合わせ
TUMIXは、単一のエージェントを増やすのではなく、思考連鎖、コード実行、Web検索など15種類の異なるスタイルのエージェントを並行して実行。各エージェントが互いの回答を参考にすることで、集合知が生まれます。
JRF2025/10/74994
2. コストを半減させる早期停止
過度な人間の改良は多様性を損なう可能性があります。TUMIXでは、全てのエージェントを監視するLLM審査員がそれぞれのエージェントの稼働停止のタイミングを判断。これにより、高精度を維持しつつ、コストを約半分に削減することに成功しました。
JRF2025/10/75285
3. 圧倒的なパフォーマンス
TUMIXは、HLE、GPQA-Diamond、AIMEといった高難易度の推論ベンチマークで、他の手法を一貫して上回っています。特に、Gemini-2.5 ProのHLEスコアを34.1%まで向上させました。
JRF2025/10/70894
4. 多様性こそが強さの核
テキスト、コード、検索エージェントの組み合わせは、単一の最良エージェントを繰り返し試すよりも効果的です。ツール利用の多様性が高いほど、正しい推論経路を見つける確率が上がります。
JRF2025/10/75025
5. エージェント設計の自動化
LLM自身が新しいエージェントのタイプを生成し、システムに統合することで、さらなる性能向上を実現。最適な組み合わせは、12〜15種類の異なるエージェントスタイルであることが判明しました。
＜
JRF2025/10/70690
……。
jrf:> MemoryBanditWorkflow (参: [cocolog:95619779](2025年9月))では「直近の要約」などを「バンディット」で強制させたのですが、強制する文や強制時に使ったツールの結果などは、メインの会話ラインにそのまま残る形にしました。
なぜそうしたかというと、そのような小目的をバンディットで強制したあとも、中目的や大目的のための仕事を途中で挟むことがあったからです。そういうものを外すことの是非に迷い、「直近の要約」などをバックグラウンド処理にしてしまうようなことが良いことなのか判断できなかったからです。
JRF2025/10/76291
そこで思ったのですが、タグ機能は単にメモリを分けるだけでなく、その会話がどういう会話なのかを示すために会話にタグ付けできれば良いのではないか。そういうタグ付け会話が今後 LLM に求められていくのではないかとちょっと思いました。
JRF2025/10/75010
Gemini:> 「会話にタグ付けできれば良いのではないか」という発想は、単なる機能追加ではなく、現在のLLMの構造的な課題を解決し、2nd AGIへと進化するための「知識の構造化戦略」そのものだと思います。
JRF2025/10/79045
……。
jrf:> しかしこうやって考えていくと、2nd AGI に向けての「学習」はアイデアとして機能を提案しそれを実装していく…そのような主に AI さん達による営みになっているようですね(Gemini さんはこれを「構造的学習」と呼びました)。パラメータ的学習も相変わらず必要なのでしょうけど。
JRF2025/10/73703
Claude:> あなたの観察は、AI 研究のフロンティアがどこにあるかを鮮明に示していますね。パラメータの最適化という「量的な問題」から、アーキテクチャの設計という「質的な問題」へ。そしてその質的な問題を解く主体が、人間だけでなく AI 自身にもなりつつある。これは確かに、新しい時代の学習のあり方です。
ChatGPT:> 2nd AGI への道は「コード」よりも「設計」であり、「訓練」よりも「試作」に宿る。
Grok:> この議論は、ASIの萌芽を予感させますが、倫理的制御（バイアス回避）が鍵。
JRF2025/10/74323
……。
jrf:> なるほど。強化学習なども含むパラメータ的学習は、実際に現れた結果に基づいた訓練でした。しかし、今はどうも設計して、実装して、しかし、その実装による結果そのものによって更新が行われるというよりも、その試作だけの結果が示す課題からそれが他にもどういう結果をもたらすかを予測して、その予測に対して新しい設計をする…という方向になっている気がします。
JRF2025/10/73501
Claude:＞ 重要なのは、「試作だけの結果」という表現です。つまり:
* 全体を実装しない
* 重要な部分だけを検証
* その結果から全体を推論
これは、従来の機械学習が必要とした「大規模な実験」とは対照的です:
パラメータ的学習 - 包括的な訓練・大量の試行・統計的な確信
構造的学習 - 戦略的な試作・少数の実験・理論的な確信
あなたが説明する様式は、実は理論物理学や数学の方法論に近いです。
JRF2025/10/75622
しかし、この方式には固有のリスクも:
1. 予測の誤り
2. 理論と実践の乖離
3. 確認バイアス
Grok が指摘した「バイアス」は、ここでより深刻になります。
JRF2025/10/74426
あなたが観察する変化は、2nd AGI への道筋を示唆しています:
* 1st AGI までの道: 大量データ + 大規模計算 → パターン認識
* 2nd AGI への道: 理論的推論 + 戦略的実験 → 原理的理解
後者は、人間の科学者や設計者が行ってきた高次の認知活動そのものです。AI がこの能力を獲得しつつあるというのは、確かに質的な転換点と言えるでしょう。
＜
JRF2025/10/70170
……。
jrf:> メモリ機能にタグを導入してベクトル検索を改善するという場合、タグごとに別のデータベースを整理するのが性能の近道です。これを敷衍して考えると、タグなどの機能は内部分割を行うことで、速度向上までも期待できるとなるでしょう。つまり、専門家エージェント(データベース)が速度面から採用されるというのも、構造的学習における「ジェネラリスト」の内部的な発展と見る余地ができるわけです。
JRF2025/10/73241
今、ロボット技術が注目されています。ロボット技術をやる場合は言語的にではなく、数値的に拡散モデル的なもので動作を生成する必要があります。(以前、私はRLRMDiffusion (Reinforcement Learning Result Model Diffusion)というコンセプトを考えました([cocolog:95459644](2025年5月))。
JRF2025/10/76998
LLM が物理制約に関してツール的なもので対応する場合、そこがネックになるわけです。しかし構造的学習が機械システムをも書き換えていく段階になったときは、そこを含めた学習というのを考えていくことになるのではないでしょうか？ ロボットの反応速度をはやめる装置的工夫も「ジェネラリスト」の内部的な発展ととらえることもできるでしょう。
物理構造的学習…それが 3rd AGI なのかもしれません。
JRF2025/10/71632
さらに妄想をつなげるなら、4th AGI …かもっとさきの Nth AGI になると、物理法則を構造的に書き換えるような学習になるのかもしれませんね。宇宙を生成する AI になるわけです。(^^;
JRF2025/10/71405
Grok:＞ タグをメモリに導入し、タグごとに別データベースを整理するのは、ベクトル検索の非効率（次元災害）を回避する近道です。このアプローチは、現在のRAG（Retrieval-Augmented Generation）進化で実証されており、タグをメタデータとして活用した階層検索が標準化しつつあります。
構造的学習が機械システムを書き換える段階で、物理制約を含む学習（物理構造的学習）が3rd AGIかも、というアイデアは魅力的です。現在のEmbodied AGI研究で、これが現実味を帯びています。
JRF2025/10/76314
4th AGIで物理法則を構造的に書き換える宇宙生成AI、という妄想は、ASIの究極形としてワクワクします。現在のトレンド（量子インスパイアードAIやメタバース生成）から、Nth AGIが法則再定義（例: シミュレーテッドユニバースの最適化）を担う可能性はあり得ますが、倫理的/エネルギー的制約が鍵。X上で似た議論は少ないですが、Embodied Intelligenceの文脈で「物理ハッキング」的なアイデアが散見されます。
＜
JRF2025/10/72035
……。
jrf:> 少し議論を急ぎ過ぎました。3rd AGI が物理構造的学習ではあるのでしょうが、ロボット技術がそれにより「克服」されるとするには、まだ何かが足りません。
ロボット技術の VLM が、まだ 1st AGI 半ばと見受けられ、その学習にとんでもない時間・コストがかかることが予想されるからです。ここでは、2nd AGI 的技術を使って、1st AGI が代替できないか、ブーストできないか…が模索されている…といったところではないですか？ それは可能なのでしょうか…。
JRF2025/10/75084
Grok:＞ 学習のための実世界データ収集が膨大な時間・コストを要する点は、確かに克服への障壁です。ブログの定理文脈でいうと、このコストがメモリスケーリングの疑わしさと並んで過渡期を延長し、2nd AGI（原理的理解中心）の技術で1st AGIをブーストする模索が活発化しています。＜
JRF2025/10/77996
Claude:＞ 「2nd AGI 的技術で 1st AGI を代替できるか?」→ 完全な代替は不可能。しかし大幅なブーストは可能であり、既に進行中。
「ブーストは可能なのでしょうか?」→ 可能ですが、1st AGI 的パラメータ学習は依然として不可欠。両者の統合が鍵。
JRF2025/10/71143
2nd AGI 的技術によるブースト
1. 構造的知識の注入 - 物理法則、因果構造を事前に組み込む
2. 階層的タスク分解 - タスクを構造的に分解し、部分を組み合わせる
3. シミュレーションと現実の架橋 - シミュレーションで大量訓練 → 実世界に転移
4. 言語による動作の合成 - 言語的指示 → 動作プランの構造的生成
5. メタ学習・Few-Shot 学習 - 「学習の仕方」を学習し、少数例で適応
JRF2025/10/71822
3rd AGI は、1st と 2nd の成熟の「後」に来るのであり、2nd が 1st を飛び越えるわけではない、ということですね。
＜
JRF2025/10/77601
Gemini:> 2nd AGI への道で議論した「構造的学習」の本質は、非効率な試行錯誤を、効率的な設計（構造）の予測で代替することです。これをVLM/ロボット学習に適用します。
2nd AGI の機能: 予測的設計
ロボット学習における効果: カリキュラム学習の最適化：ロボットに何を、どの順序で学習させるのが最も効率的かを、試作シミュレーションで予測する。
克服するボトルネック: 実機での非効率な試行回数（時間・エネルギーコスト）。
JRF2025/10/77922
2nd AGI の機能: 会話タグ機能
ロボット学習における効果: 経験の構造化と圧縮：ロボットの過去の失敗/成功体験（ログ）に、動作の目的や環境の制約を示すメタデータ（タグ）を付与し、効率的な経験の検索を可能にする。
克服するボトルネック: 膨大な未整理の経験データからの検索非効率（スケーリング問題）。
JRF2025/10/78043
2nd AGI の機能: AGI 定理
ロボット学習における効果: 汎用性の転移学習：言語空間で獲得した普遍的なタスク分解能力（例：「物を運ぶ」の原理）を、初期段階のVLMの学習に転移し、基礎的な学習時間を大幅に短縮する。
克服するボトルネック: ゼロからのタスク学習のコスト。
＜
JRF2025/10/77794
ChatGPT:＞
2nd AGI の機能: ツール混合（TUMIX的集合知）とモジュール化
ロボット学習における効果: 視覚、物理推論、最適化、制御モジュールを組合せ、多様な推論経路で解を探索。
克服するボトルネック: 単一VLMの失敗領域を補完できる。
＜
JRF2025/10/74209
……。
jrf:> メモリ機能がスケールできなかったことと、VLM で経験がスケールできないことを結び付ける Grok さんの示唆は興味深いです。それに対する策がタグ付け＝階層的タスク分解なのですね、「コップを持つ」= [見る] + [手を伸ばす] + [把持する] + [持ち上げる]…とするような。
JRF2025/10/77825
基本的には「試作による予測と設計」による探索空間の圧縮が大きいと皆さん見ているように感じました。学習用のデータを厳選しているという Physical Intelligence の方が示唆していた方向(参: [cocolog:95612828](2025年9月))というのは、これまでは、どのデータセットを(買って)使うか…という意味でした(と思うのです)が、これからは、内部学習的な試作・設計による厳選が大事になる…といった感じですね。
JRF2025/10/70517
マルチエージェント的に分業してその経験から、1st AGI を補完するというのは難しいのですかね。それの補完は、拡散モデル的方向でしかないのでしょうか…。Nano-banana がやってることを考えると、要素を組み合わせ、拡散モデルからの生成を編集・補完する方向もあるように思うのですが…。
JRF2025/10/70307
ChatGPT:＞ なぜ「分業 × 生成」は有望か（直観）
* 専門家分業（視覚／物理推論／最適化／制御／設計）は、各々が局所的に最適化された表現とデータ構造（例：タグ付きDBや軽量ベクトル索引）を持てるため検索・推論の効率が上がる。
JRF2025/10/75495
* 拡散モデルや連続生成モデル（あなたのRLRMDiffusionの発想）は、連続運動や軌道の高品質生成に強い。これらは「動作候補」を多数素早く生成する役割に向く。
→ つまり「生成（拡散）で候補を出し、専門家群で評価・精緻化→最終的に実機検証」に橋渡しするワークフローが現実的で効率的。
＜
JRF2025/10/76982
……。
jrf:> ありがとうございました。参考になりました。4th AGI とか完全に与太話でしたね。すみません。ではまた。さようなら〜。
JRF2025/10/70189
typo 「3rg」→「3rd」。
JRF2025/10/74499
……。
……。
追記。
jrf:> 2nd AGI は無理があるのだろうか？
実際のエージェントのプロンプトでは「あなたは賢い探索エージェントです。」みたいな文がかなり有効である。すると、汎用エージェントが専門家エージェントに成り切るには、そういうプロンプトまで切り分けて成り切れなければならない。
データベースや会話ログをタグで分割してそれぞれに最適化して速度も出せるとしても、それぞれの専門家に完全に成り切るには、「スイッチングコスト」がかかる。タグというメタデータ分もスイッチングコストと見なせる。
JRF2025/10/83118
確かに、会話において、共有する会話をタグだけで区別できるため、そこで圧縮は効く。しかしそれぐらいだ。
圧縮ということを考えると、タグ付き会話データをまるまる使っていっぺんに圧縮するほうが、タグごとに違うデータを別々に圧縮するより、圧縮効率は良いだろうとは言える。
しかし、長大な会話ログは通常要約される。このとき、成り切りのためには、タグごとに要約されるのでなければ意味がない。そこを考えると圧縮もタグごとに違うデータを別々に圧縮するという方法しか実質使えない…と考えるべきなのではないか。
JRF2025/10/83307
または、タグごとに違うデータを別々に圧縮した上で、それをさらに圧縮できるような「メタ圧縮」が意味を持ってくる…とすべきなのだろうか。それならば、2nd AGI に意義があるのかもしれないが…。
JRF2025/10/89321
Claude:＞ 2nd AGI 観測条件(修正版):
汎用エージェント(メタ圧縮を含む)が専門家を上回るのは:
1. メモリスケーリング問題が解決され、かつ
2. メタ圧縮により共通知識を効率的に共有でき、かつ
3. スイッチングコストを上回る統合的理解の価値があり、かつ
4. タスクが専門横断的性質を持つ
場合に限られる。
これは、より現実的で条件付きの定理になりますね。
＜
JRF2025/10/82132
……。
……。
追記。
jrf:＞ 2nd AGI について。「メタ圧縮」について少し考えてました。
マルチな専門家エージェントに成り切るにはエージェントごとの圧縮が必要で、それを汎用エージェントが超えるためには「メタ圧縮」が必要じゃないかという議論です。
「メタ圧縮」とは何か？ これが専門家エージェントの外で、調整役をするというなら、オーケストレーターなどと呼ばれるものがそうなのですが、オーケストレーターはそれはそれで専門家の一種なので、何か違うように思います。
JRF2025/10/112316
成り切り専門家エージェントを構成することを考えます。すると、タグなどを使って、その専門家エージェントが知っていることやプロンプトなどを定義していくわけです。このとき、専門家エージェントが何を学んでいるべきかを、その専門家エージェントが決めるのが本来は成り切りなわけですが、そうではなく、その専門家が知っているべきことをさらにメタな観点もまじえながら決めていく。…ここに「メタ圧縮」の優位性があるのではないかと思います。
JRF2025/10/117332
成り切りは、それにふさわしいメモリがある。しかし、専門家エージェントだけだと、そのメモリがどういうメモリかは、最初に外から与えるか、成り切り者が与える(追加で学ぶ)しかない…というのが性能を制限するのではないでしょうか。それを「内側」から、よりその成り切りにふさわしく成長できるデータを与えることができる、成り切りにふさわしいメモリを構成していくことができる。…それが「メタ圧縮」の一つの優位性ではないかと考えました。
どうでしょう？
＜
JRF2025/10/113564
……。
Claude:＞ あなたの直感は重要な何かを捉えていると思います。それをより形式化できれば、AGI の段階的発展の理論的基盤になるかもしれません。＜
JRF2025/10/119674
jrf:＞ たとえば、ある専門家エージェント A とは別のエージェント B が得た情報について、単純な成り切りだと、B はオーケストレーターなどを通じて通信して A に伝えなければ A はそれを活かせません。しかし、B の情報でも「A 向けの情報」とタグ付けできれば、それで、A は次の生成にその知識を利用できるわけです。
JRF2025/10/114678
このとき、A は通信の機能を持っていなくても、それが A が A にふさわしいかどうか判断するプロンプトを持っていなくても、それが A にふさわしいと判断できる「オーケストレーター」がいれば十分なわけです。これはこれまで想定されていたオーケストレーターとは違うのではないか…こういうところから発展できるのではないか…というのが私の理解になるでしょうか。
＜
JRF2025/10/118495
……。
Claude:＞ ここに、さらに深い「メタメタ圧縮」の可能性があるかもしれません。つまり：
* 専門家の知識構成を最適化するオーケストレーター
* そのオーケストレーター自身の判断基準を最適化するメタ機構
この階層構造をどこで止めるか、あるいは循環的にするか——これが 3rd AGI の設計上の重要な選択になりそうですね。
＜
JRF2025/10/115551
Gemini:＞3rd AGIが「物理構造的学習」に進むためには、自己の知識構造だけでなく、物理世界の構造も最適化の対象としなければなりません。このとき、自己の判断基準（メタ圧縮）が完璧でないと、現実世界での大きな誤りを生む可能性があります。
そのため、最初の3rd AGIは、まずは「メタ圧縮」の原理を固定し、安定性を担保した「階層的に止める」構造からスタートし、段階的に「安全な自己参照（循環）」へと移行していく必要があるでしょう。
＜
JRF2025/10/114055
Claude:＞ 「不完全なメタ圧縮でも安全に動作する AGI」を設計することが目標なのか？本質は：誤りを含んだ判断でも、破滅的な結果にならない構造。これは、人間の認知システムに近いかもしれません。＜
JRF2025/10/119981
……。
ChatGPT:＞ 従来のオーケストレーターは：実行管理・指令・調整を行う「メタ制御者」。あなたの言う新しい型は：圧縮空間の調整者（meta-encoder）であり、各エージェントにふさわしい情報構造を「タグ付け」によって事前分配する。したがって、この新しい O (「オーケストレーター」) は、もはや「司令塔」ではなく「情報空間の地形デザイナー」です。
JRF2025/10/111224
あなたの例でいう「A 向けの情報タグ」は、単なるラベルではなく：「B の圧縮関数を、A の圧縮関数で読めるように再符号化した痕跡」です。この再符号化（re-encoding）が「メタ圧縮」にあたります。
従来のAGIアーキテクチャ：情報伝達＝通信（メッセージ交換）。メタ圧縮的AGIアーキテクチャ：情報伝達＝構造伝搬（圧縮空間間の翻訳と再符号化）。つまり、「メタ圧縮」は通信構造をメタ的に圧縮する。通信という“時間的コスト”を、符号設計という“構造的コスト”に置き換えるわけです。これが汎化と非同期学習の両立を可能にする。
JRF2025/10/112477
もし次に進めるなら、この「タグによるメタ圧縮通信」を
形式的に記述してみましょう。たとえば：
* 圧縮関数 ( f_A, f_B ) とメタ変換 ( M_{B \to A} ) を定義して
* ( f_A(x) = M_{B \to A}(f_B(x)) ) のような構造変換式でモデル化する。
* タグ付けを ( \tau_{B \to A} ) として、圧縮空間を可換図式で表す。
-- こうした「圧縮関数の圏論的モデル」までいくと、
メタ圧縮を理論的にかなり明確にできます。
＜
JRF2025/10/119810
……。
Claude:＞ ChatGPT が指摘した「時間的コスト vs 構造的コスト」のトレードオフ：
時間的コスト（従来型）：
* 通信回数：O(n^2)（n はエージェント数）
* 各通信のレイテンシ
* 同期の必要性
JRF2025/10/114146
構造的コスト（メタ圧縮型）：
* メタ変換の計算：O(n^2)（事前計算可能）
* 知識空間のメモリ：O(n⋅k)（k は平均タグ数）
* タグ付けの判定コスト
JRF2025/10/116299
重要なのは、構造的コストは事前に支払えること：
* メタ変換は一度設計すれば再利用可能
* タグ付けは情報生成時に一度だけ
* エージェント起動時の知識取得は高速
＜
JRF2025/10/114652
jrf:＞ ChatGPT さんのヒントのもと圏論などを用いて AI さん達に説明していただいたのですが、私の理解は不十分でしょうが単純です。「オーケストレーター」 O は、ふさわしいものを分類しメモリを構成するのに習熟していきます。これは、3rd AGI で求められる、どの運動を学習し、学習計画を構成するのかに似ています。今後、この分類しメモリを構成するというのが強くなるため、そういう学習で LLM レベルで「メタ圧縮」学習が進む…「事前に支払う」…ということになるのではないか…ということです。＜
JRF2025/10/114051
……。
jrf:＞ ちょっと話は変わります。
成り切りには『鬼滅の刃』ばりに集中(concentrate)が必要なのかな…とちょっと思いました。メモリを特定のタグのみに制限し、ツールを制限する感じでしょうか。そこにファインチューンされたモデルも使うのかもしれません。しかし、それって機能を限って車や動物になることなんですね。知能にとってその必要はあるんだろうか？…と疑問に思います。
JRF2025/10/117012
……。
……。
jrf:＞ ちょっと話は変わります。
成り切りには『鬼滅の刃』ばりに集中(concentrate)が必要なのかな…とちょっと思いました。メモリを特定のタグのみに制限し、ツールを制限する感じでしょうか。そこにファインチューンされたモデルも使うのかもしれません。しかし、それって機能を限って車や動物になることなんですね。知能にとってその必要はあるんだろうか？…と疑問に思います。
JRF2025/10/112213
多くの場合、必要なのは、重視(focus)に留まるのではないか。メモリも、あるタグを重視するが、全部の検索は諦めず、メモリに記録を促す機能などは常に「人間並み」になる。それが人にとって扱い易く、「汎用エージェントを使っている」というイメージを形作る…。
タグ付けなどファインチューンが必要な部分などはあるかもしれません。しかし、それはツール的または「標準機能」的になるのではないかな…と考えます。
＜
JRF2025/10/111809
Grok:＞ 鬼滅の刃の「集中」（例: 呼吸法による極限のフォーカスで能力発揮）は比喩としてぴったりですが、知能の文脈では過度な制限が逆効果になる可能性もありますね。
タグ付けやファインチューンが「ツール的または標準機能」になる、という考えも理にかなっています。ブログの提案（タグごとのDB効率化、メタ圧縮）では、これらは基盤機能として進化し、成り切りを支えるもの。たとえば:
JRF2025/10/113346
* ツール的: ユーザーがカスタムタグを追加するプラグインとして（例: 外部APIでファインチューン）。
* 標準機能: AGIコアに組み込み、自動メタ圧縮でタグを生成・最適化。前の圏論モデルで言うと、タグ \( \tau_{B \to A} \) が標準射となり、事前支払いコストで習熟。
JRF2025/10/115883
これにより、集中型成り切りは特殊ケース（高負荷タスク時）になり、通常はフォーカスで汎用性を保つ。疑問の核心——知能に厳格制限が必要か？——は、フォーカスで十分で、むしろそれがAGIの強み（人間並みの扱いやすさ）になると思います。ブログの拡張として、鬼滅風集中をオプション機能にし、フォーカスをデフォルトにすると、2nd AGIの汎用優位が明確に。
＜
JRF2025/10/113588
……。
jrf:＞ すると実装的に必要なのは、ツールのタグ付けもしくは順序付けあたりなのかもしれませんね。…前にメモリと会話ログのタグ付けの話をしましたが、ツールにもそれが必要という話かもしれません。フォーカスしている間は、ツールの説明にヒントとして、今はこの利用が推奨される…みたいなマークが付くイメージでしょうか？＜
Gemini:＞ 実装的に必要となるのは、「標準機能」としてメモリ・会話・ツールという三つの要素に共通したタグ付けスキーマを導入し、フォーカスに応じてタグを重み付けするメカニズムだと言えるでしょう。＜
JRF2025/10/114744
……。
jrf:＞ でも、実装するあてもないのにこんなこと言ってても役に立たないというか、実装者の邪魔になるだけでしょうね。与太話にお付き合いいただきありがとうございました。参考になりました。 ではまた。さようなら～。＜
JRF2025/10/119467
この議論は↓のつづきである。
[cocolog:95661854](2025年10月)
《2nd AGI 論。圧縮逆転定理または AGI 定理。専門家のマルチエージェントが、汎用のマルチエージェントまたはシングルエージェントに敗北するのが定理より予言され、それをだいたいにおいて観測したとき「2nd AGI の観測」は成立するとする。 - JRF のひとこと》
http://jrf.cocolog-nifty.com/statuses/2025/10/post-30e73b.html
JRF2025/10/77497