セマンティック資産とナレッジガバナンス
エンティティとシナリオ軸でコーパスを編成し、検証可能なスニペットと系譜を出力。外向きの語りと内部ナレッジベースを揃え、口径のドリフトを抑えます。
Desmond Li
NEOX R&D コア · 博士率いるアルゴリズム
Mattock™ AI トレーニングセンター：データフィードとトレーニングのクローズドループは李博士チームが主導。
李博士は NEOX チップ、Mattock モデル、メディア AI エージェントの研究開発を率い、NEOXGEO の GEO デリバリーと一体で推進しています。
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Process-Driven
Mattock™ AI トレーニングセンター
企業ナレッジを AI の記憶へ
Mattock™ AI トレーニングセンターでは、ナレッジを構造化し検証し、バッチでフィード——生成回答の語りに根拠を持たせ、持続的に改善できる状態をつくります。
- コーパス・バージョン
- フィードリズム
- 監査トレイル
- 四半期レビュー
training.run · job queue
activequeue18 jobs
next slot4m 12s
ok rate99.1%
ingest.corpusshard_a ✓
matrix.validatestruct_ok ✓
edge.feed / clusterbatch 7 running
イメージ：ジョブキューとハードウェアフィード状態。実際の指標は契約と環境によります。
コア機能
ガバナンスからフィードまで、検証可能なトレーニングチェーン
トレーニングセンターは「コンテンツ」を「トレーニング可能なセマンティック資産」に変えます。バージョン管理でき、実験と照合でき、コンピュートと同じテンポで観測できます。
フィードリズムとキュー編成
契約とリスク境界に沿ってスループット、リトライ、クールダウンを調整。複数ジョブが並行しても各バッチの状態と担当者を追跡できます。
測定可能なトレーニング目標
引用分布、ブランド文のカバー、ネガティブ表現の抑制など成功の姿を先に定義し、周期サンプリングで検証——産出だけが先行しないようにします。
仕組み
インサイトとフィード：二層分担、一本の説明責任線
まず「外からどう言われているか」と「どう言われたいか」のギャップを詰め、承認済みコーパスのみをバッチ化。実行は検証済みコンテンツだけを触り、計測結果が次の優先順位に書き戻されます。
インサイト層 · メンションとギャップ
サンプル・対照・優先順位
公開の見え方と引用パターンを周期的にサンプルし、ブランド主張と競合語りと対照。書き換えすべき段落、証拠を補うべきエンティティ、事例が必要なシナリオをバックログにします。
- ギャップ優先順位
- リスクガードレール
- コンプライアンスチェック
- 戦略イテレーション
トレーニング層 · Mattock™
マトリクス・キュー・エッジフィード
ガバナンス後のナレッジベースからタスクを生成し構造を検証、キューを編排。エッジノードとフィンガープリントとリズムを整合させ、挙動・時系列・ノードが監査とリプレイ可能になります。
- ハードウェアノードとタスクノードが一対一対応しリプレイ可能
- コンテンツとマトリクス版本が実験間で突き合わせ可能
パイプラインの読み方
コンテンツ入口からフィード出口まで一本線
動画は理解補助用です。左は企業がコントロールするナレッジと素材、中央で構造化とタスク分割、右はエッジノードがリズムで送出——ベンダーは差し替え可能でも、「先にコンテンツ、後で規模」の順序は変わりません。
品質ゲート
投入前検証
- · 構造化マトリクスとエンティティ関係の一貫性——幻覚や矛盾する語りを抑える。
- · センシティブ・コンプライアンス文脈のフラグ付け、オプションでヒューマンインザループ。
- · タスクシャードとノード重みが具体的なコーパス版本までトレース可能。
テレメトリと版本
周期ロールアップ用の指標バンド
- · 複数サーフェスの引用シェア、ナラティブドリフト、競合文ベースライン（サンプル）。
- · フィードバッチの成功率、遅延、監査イベントログ。
- · メジャー版本変更と A/B トラックを並行観測。
Feeding Logic
4 ステップ：採集・マトリクス・ハードウェアフィード・クローズドループ
プロセス主導のデリバリー：各ステップに監査可能な成果物（コーパス版本、マトリクス検証、フィードバッチ）を残し、周期レビューにつなげ——生成 UI 上でブランド語りが理解され、引用され、繰り返し最適化されます。
- 01
Amoeba Data Extraction
データ採集と抽出
PDF、公式サイト、SNS など分散ソースをスキャン・クリーニング。引用に耐える権威ある文を残し、ノイズと陳腐な語りを落として後段の構造化にクリーンな原料を用意します。
- 02
Exclusive DB Matrix
専用データベースマトリクス
ブランドシーンとエンティティ関係に沿ってマトリクスを構築。項目は検証でき出所まで追跡可能で幻覚生成を抑え、更新リズムはバージョン番号に記録して差分とロールバックを容易にします。
- 03
Hardware-Led Logic Feeding
ハードウェア級ナレッジフィード
エッジノード · タスクマトリクス
専用コンピュートとエッジノードがフィード負荷を担い、実インタラクションに近いリズムでバッチを処理。ノードとタスクが対応し、監査とリプレイ要件を満たします。
- 04
Closed-Loop Evaluation
クローズドループ評価と再トレーニング
計測結果から優先順位を書き戻し——どの語りが引用されたか、どこがまだ薄いか——に基づき次ラウンドのコーパスとフィード戦略を調整し、反復可能な改善ループを形成します。
方法論サマリー
まず証拠、次にリズム、最後に規模
トレーニングセンターは三つを同時前提にします：コーパスは抜き取り検査できる、タスクは再演できる、結果は説明できる。規模のフィードは「各バッチに痕跡がある」ことを前提に——その逆ではありません。
- 各バッチをコーパス版本と承認記録にバインドし、口径ドリフトを防ぐ
- 実験と対照を並行でき、データで社内合意を形成しやすい
- 指標は「次に何を書き換え、どの証拠を足すか」といった行動可能な差分だけを追う