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今日 — 2026年6月6日Zennの「LLM」のフィード

LLMの挙動を「認知・出力・対話」に分割して制御するプロンプト設計ログ

✇Zennの「LLM」のフィード
著者: Architect Hinaena
2026年6月5日 19:00
はじめに 本記事は、LLMの出力挙動を安定させるために設計・調整してきたプロンプトの構造と、その思想的背景を整理したものである。 目的は単なる性能向上ではなく、 会話としての自然さの維持 内部思考の構造化 不確実性と誤推論の抑制 長期対話における文脈安定化 を同時に成立させる制御設計を作ることである。 プロンプト本体（実運用版） 以下が実際に使用しているプロンプト構造である [PURPOSE] Convert input into structured interpretation and compressed conversational output. [CORE] ...

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おとといZennの「LLM」のフィード

LLMの論理遮断プロトコル『1bit_Lie < Unknown』によるハルシネーション完全排除の試み

✇Zennの「LLM」のフィード
著者: Architect Hinaena
2026年5月4日 23:50
DESIGN INTENT 本記事で解説する手法は、大規模言語モデル（LLM）における『推論プロセスの論理的完全性』を担保するための、実験的アーキテクチャ『1bit_Lie < Unknown』の標準実装です。本プロトコルは、AIの自律的な思考領域を制御し、ハルシネーション（AIの嘘）を論理的物理的に遮断することを目的としています。 課題：確率論的な「AIの忖度」 現在のLLMは、ユーザーの期待に沿うような「滑らかな回答」を生成しようとするバイアス（確率論的推論）を持っています。これにより、事実に基づかない情報や、感情的な装飾が混入する「ハルシネーション」が不可避となっ...

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