本番環境におけるマルチモデルオーケストレーション
Camile AIの各エンティティは、タスク種別（記憶、熟考、知覚、表現）に特化したインテリジェントルーティングとフォールバックチェーンを備えたマルチモデルオーケストレーション上で動作します。これは、自社の基盤モデルが成熟する過程においても、エンティティが高い品質で運用を継続できる基盤です。
継続性に関する研究を進行中
データ＆リサーチのフェーズでは、継続性データのキュレーションと長期的な推論モデルに関する実験に取り組んでいます。これらは大規模な事前学習を支える基盤となるものです。
認知カーネルは継続的に進化
各エンティティを支えるアーキテクチャ（永続的記憶、認知サイクル、情動、自律性）は本番環境で稼働しており、継続的に進化しながら、基盤モデルプログラム全体の基盤となっています。
基盤モデルの公開ロードマップ
本プログラムは、認知カーネルから大規模な事前学習、そしてエンティティのLLMに至るまで、最初から最後まで公開されています。各フェーズのステータスは透明に示され、本番稼働中のものから研究・計画段階のものまで確認できます。
