フロンティアモデルは急速に進化しますが、運用中のエージェントはそうではありません。ハルシネーションは繰り返され、失敗は学習されず、同じ事故が再発します
ハルシネーションが繰り返される
外部verifierで検出しても同じハルシネーションが繰り返し発生
失敗が学習されない
人が毎回介入しなければシステムが改善されない
閉域網で学習が止まる
外部ツールがSaaS専用 — 閉域網内ではself-improving不可
How CT works
Two-Tier Self-Improving System
ハルシネーション検出sLMが両方の学習ループのシグナルとなります。同じシステムが分単位でプロンプトを進化させ、日単位でモデル自体を学習させます。これらすべてが閉域網内で完結します
既存ツールの組み合わせとの違い
| Existing tools | CT | |
|---|---|---|
| Halluc. detection | Post-hoc, user sees 'retry' | In-flight correction, no interruption |
| Learning signal | Days to weeks | Minutes |
| Airgap env. | External verifier is SaaS — won't work | Own sLM — closes inside the gap |
| Time function | Fixed performance | Gets more accurate over time |
単発の検証なら外部LLMベースのverifierで十分です。運用中に継続的に正確になり、閉域網でも完結するシステムは別の領域です
AIエラー1つが訴訟、罰金、臨床リスクにつながる産業。正確性と信頼が高性能より重要な場所でまず検証します
Finance
Compliance, regulatory doc verification, hallucination detection
Insurance
Loss adjustment, policy cross-referencing, evidence-based answers
Bio
Equipment monitoring, reagent management, real-time tracking
Public
Airgap environments, data sovereignty, on-premise
For Enterprises
We take responsibility and start together. Airgap environments, domain expert evaluation, FDE accompaniment.
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