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概要

• 無料・ローカル優先・100%プライバシーを重視したユニバーサルAI作業環境。
• AI利用の研究で幻覚・偽引用・“電話”引用といった問題に直面した経験を踏まえ、信頼性を重視した設計を提示。
• 2026年に開発した「正確性を担保する強制メトリクスを用いた意味的ドリフトのゲーティング」により、引用の誤表記を0%、APA形式の引用を完璧に作成、提示文脈のみを使って検証可能な研究を目指す。
• 作者コメントからはプロジェクトに対する距離感が読み取れ、個人の嗜好よりも総括的な情報提供を優先する姿勢が見える。