米国グローバルR&D組織 Conscience Intelligence（設立予定）の研究データを基に実験し、AIシステムの運用安定化と性能最適化に貢献する研究成果を公開しています
LLMの実際の失敗を収集しパターンとして抽象化、プロンプトに注入 リトリーバルなしでもランダム注入で同等の効果を達成
980サンプル、22分の学習、510MBアダプター 9Bパラメータモデルがclaude 4.6と89.6%の一致率を達成