LLMの意味ドリフトを数学的に解剖：累積誤差の指数爆発と共有黒板による脱出戦略

TL;DR 生成AIとの長文対話で必ず起きる「意味ドリフト（話のズレ）」の正体は、自己回帰生成におけるCompound Error（指数的正解率減衰）と、超高次元空間でのランダムウォークである。この数学的崩壊を防ぐには、履歴への依存を捨て、「履歴リセット＋共有黒板」によってエントロピーの再正規化を行うしかない。本記事ではその数理的証明と、ターミナルを活用した実践的な解決策を提示する。 1. 導入：AIが「ボケ」るのを止められない理由 「AIとの対話が長くなると、急に話が噛み合わなくなる」 「一度間違った前提を信じ込むと、何度指摘しても修正されない」 最近の高性能なモデル（Clau...