不確実性は弱さではない。契約である。

私たちのシステムは予測するとき、どれだけ知らないかも併せて示す——実際の的中率に対して検証された幅とともに。本稿はバージョン R84 でそれがどう機能するかを説明する。

世界が変わったときに再学習する

Camile World Model（CWM）プラットフォームはバージョン R84 を公開した。目新しいのは、誤差幅を返すサービスの調整である。顧客自身の検証済み履歴による較正に加え、時間とともに移動する窓の中で、直近のイベントから再学習できるようになった。振動を避けるため、窓には検証済みの下限がある。少なくとも 192 件の直近イベントがなければ再較正しない。規則に合わない窓の要求は、明示的なエラーで拒否される。この調整を使わない場合、違いはまったく分からない。既存のものは何も挙動を変えない——これまでとまったく同じである。

数字を支えるのは方法である

すべての仮説は、いかなる測定の前にも書かれる。すべての判定は、私たちが誤っていることを何が証明するかを正確に述べる、事前に決められた基準に従う。そして、否定的な結果や破棄された仮説はすべて公開され、破棄されない。ラウンド R84 では、事前登録された八つのシード——収集前に選ばれた異なる初期データ、選択の余地なし——で実験を繰り返した。反復は、理論式が実際に観測されるものの上界として成り立つことを示し、そして正直に、最初の試行の結果が規則ではなく稀な尾の事例であったことを示した。

確認できる場所

すべては、事実を生んだプラットフォーム上で検証できる。現行バージョンのバッジ、各ラウンドで変わった点を記した公開済みの 35 バージョン、更新ページは https://camileai.com/cwm にある。これは家の規則である。ここにあることは、プラットフォームが示す以上のことを主張しない。次の変更を追いたいなら、最初に現れるのはそこである。

どう検証したか

窓の調整は任意であり、公開 API 契約に文書化されている。それを使わなければ、挙動は以前とビット単位で同一である。ラウンド R84 の実験は、八つの異なるシードとそれらの独立性の基準とともに記録されている。望む者は再現できる。公開された数字は再構成可能である。