AIKernel.NET タグの記事一覧です。
/ AIKernel.Doom と Bonsai-1.7B の接続で重要になる Semantic Fusion Layer を、物理世界、意味論世界、三値判定世界をつなぐ翻訳層として整理します。Bonsai Provider / VFS / Control Plane ABI、WebGPU / VRAM resident path、CTG 論文との関係を踏まえ、AIKernel の意味論 OS を支える中核構造を解説します。
/ DOOMという過酷な箱庭で鍛え上げられたAIのガバナンスルールは、最終形態へ向かいます。動的なJSの実験層を抜け出し、厳密な型とコントラクトを持つC#の基盤API「AIKernel.Control」へ。AutoplaySensorTensor や ControlStateTensorPacket が示す、真の自律制御OS（Semantic Computer）の完成に向けたアーキテクチャの帰還を解説します。
/ AIの推論プロセスがクラッシュしたとき、認識していた世界（メモリ）はどうなるのか。AIKernel.Wasmは、WASMの線形メモリとGPUリソースの所有権をOS側で握ることで、状態を維持したまま脳（ロジック）だけをすげ替えるゼロコピー・ホットスワップを実現しました。DOOMの時間を止め、AIを死から復帰させる「真のフェイル・オペレーショナル」の仕組みを解説します。
/ DOOMのオートプレイにおいて、AIの意思決定バグをいかにしてミリ秒単位で修正し続けたのか。その秘密は「ゲーム実機」を使わず、AIの思考パイプラインだけをNode.jsのVM上で決定論的に再生する Lightweight Control VM にありました。AIの学習ではなく、AIの「統治（ガバナンス）」をコードで書き、テストで保証する新しい開発パラダイムを解説します。
/ 2026年6月16日に公開した AIKernel.Doom 初期プロトタイプで発生した、入口前で AI が迷い続ける問題を振り返ります。問題は視覚認識ではなく、Weak Gap、ランドマーク、足元圧力をどう裁定するかという Governance Layer にありました。Ingress Governance、CTG と簡易三評議会ゲートの違い、CTG 接続用詳細 HUD、認知から統治への転換点を整理します。
/ AIKernel Day 5 として、Bonsai-1.7B、TELOS / OBJECTIVE / Sub-chips HUD、CTG ROM、Kairos、Kinesis、Chronos を統合した実装を解説します。FirstDoor で詰まった AI を、Codex が実行中ブラウザ、runtime status、Canvas、HUD overlay を使って観測・診断・修正した開発ログを紹介します。
/ AIKernel Day 4 として、CTG ROM の内部設計を最新実装に合わせて解説します。Topos による Logos / Ethos / Pathos の 3 ベクトル合成、CTG による三値評議会、Ethos 拒否権、2-of-3 承認定足数、Pathos の danger / stuck / stall-wall-follow 分離、Unknown の Fail-Closed、決定論的リプレイを整理します。
/ AIKernel の Day 3 として、視覚・聴覚・WASM ランタイムの先に必要になる意思決定統治を解説します。Aisthesis から Chronos までの行動パイプライン、TELOS / OBJECTIVE / Sub-chips HUD、Codex が実行中環境を観測した開発ログ、そして Bonsai の提案を CTG ROM が Fail-Closed に統治する理由を読み解きます。
/ AIKernel の Day 2 として、WASM 版 DOOM、WebGPU、Bonsai-1.7B、VRAM resident vision path、zero-copy、CPU fallback、AutoPlay runtime を接続した完全ローカル自律エッジ AI デモの低レイヤ実装を解説します。
/ AIKernel の Perception Layer に Auditory Context を統合し、stereo PCM、GPU resident buffer、auditorySnapshot、spatialSnapshot、fusedDirection、HUD overlay によって、視覚と聴覚を融合したリアルタイム空間認知を実装した Day 1 の開発ログです。
/ AIKernel.NET の開発で成立しつつある、数学的検証支援、設計思想監査、品質監査、実装エンジンを分離した AI 主導アーキテクチャ設計フローを解説します。AI を信じるのではなく、AI を役割と契約で統治する OS 的開発モデルについての研究ログです。
/ AIOS における Perception Layer の役割を、Trainer Runtime / Profile Optimizer / Inference Runtime の三層構造、Telemetry、Profile 駆動最適化、リアルタイム HUD、Perception Filter、Hybrid Control Mode の実装体験を通じて解説します。
/ AIKernel.NET 正典 v0.1.1 における設計ドキュメントとデモプログラムの意味を、Provider / Backend / DI / fallback / Operator / Observer の責務分離を通じて解説します。ドキュメントが契約として機能し、デモが正典実装として問題解決を導いた実例を紹介します。
/ AIKernel.NET エコシステム全体を正典 0.1.1 として同期し、型システムによる Fail-Closed、Interface-Led Architecture、POO モデル、そして AI 時代に必要なソフトウェア工学の規律について解説します。
