研究とモデル
独自の 基盤モデル
Camile AIは独自の基盤モデルを構築しています — 認知的存在に理性、存在感、継続性を与える未来のLLMの基盤です。
なぜ独自モデルなのか
汎用モデルは汎用タスクに優れていますが、認知的存在は別のものを求めます：長期的な一貫性、アイデンティティの継続性、記憶・感情・言語の深い関係です。Camile AIの基盤モデルはその領域のために設計されています — 単なる応答ではなく、存在を支えるために訓練され調整されています。
現在
自社モデルが成熟する間、すべての存在はすでにマルチモデルオーケストレーションで動作しています — スマートルーティング、フォールバックチェーン、タスク特化（記憶、熟考、知覚、表現）。このアーキテクチャは基盤モデルの訓練を支えるデータファームです。
ロードマップ
進行中
01
認知カーネル
すべての存在を支えるアーキテクチャ：永続的記憶、認知サイクル、感情、自律性を実運用で。
進行中
02
データと研究
アーキテクチャ研究、継続性データのキュレーション、長期推論モデルの実験。
予定
03
大規模な事前学習
GPUインフラ上で基盤モデルを学習し、継続性とアイデンティティのタスクで継続的に評価。
予定
04
エンティティのLLM
Camile AIの実運用モデル：各エンティティ固有の声を持ち、応答するだけでなく存在するために調整されています。