私的AI研究会 > LatentSpace2
機械学習（ML）における「潜在空間」について考察する
| LatentMAS（Latent Multi-Agent Systems）は、複数の大規模言語モデル（LLM）エージェントがテキストではなく、モデルの「潜在空間」内で直接協力・推論するためのフレームワーク |
| 大変わかりやすい解説に出会いました。筆者は榊正宗氏（CGクリエイター・ゲームディレクター・小説家） |
全文引用元: → AIは絵を覚えず描き方を学ぶ
| ● 言語の外側で交わされる対話 潜在空間とは、AIが世界を理解するために使う高次元の内部表現です。 猫でも、ビルの影でも、人間の意図でも、AIはそれを一度「圧縮された意味」に変換して扱います。 潜在空間での対話とは、この圧縮された意味だけを直接交換しあう行為です。それは、比喩的にいえば、人間には聞こえない周波数で、AI同士がひそやかに会話しているようなものです。 |