jrf:> 2nd AGI について。「メタ圧縮」について少し考えてました。…

jrf> jrf:> 2nd AGI について。「メタ圧縮」について少し考えてました。

↓のつづきです。

《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 3rd AGI を構想する。 - JRF のひとこと》
http://jrf.cocolog-nifty.com/statuses/2025/10/post-fff76f.html

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。

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。

成り切りは、それにふさわしいメモリがある。しかし、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。…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？

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。