Resource
技術評価・調達検討に必要な一次資料、および各種サポート・ツールを公開します。
SlimeTree-RLM × プラットフォーム連携 ハブ ― RLM 前処理で LLM 代 60-80% 削減
各 SNS / 業務プラットフォーム API に D / µ / R 機械分類 + SHA-256 audit chain を被せる。R 判定だけを Gemini / Claude / OpenAI へ委譲、削減率は どのプロバイダでも約 73%。
SlimeTree-RLM ― 計測手続きと一次資料(意味駆動型記録体)
SimpleQA / TruthfulQA / HaluEval-QA 3 外部 bench × 3 seed = 6,870 trial で incorrect-rate −20.4 ± 0.3 pt の architectural 定数。手続き・rubric・LLM 設定・seed 全公開、論文 v10 / 特許請求項 1-44 / 実装(Rust 272 KB WASM) のアクセス情報併載。
SlimeTree-VSAM ― bench 手続きと一次資料(メインフレーム DB ネイティブ)
VSAM (KSDS / ESDS / RRDS) 互換ネイティブストレージの同ホスト bench 手続き(vs PostgreSQL 16)、計測条件・データセット規模・SHA-256 audit chain の監査要件適合、SlimeCOBOL Phase D emit との drop-in 接続検証手順。
特許明細書
SlimeCodec (046609) / SlimeNENC (046620) / PSDP (046620 / 046625) / SlimeTree-RLM 請求項 1-44。公開後の参照リンク。
技術論文
SlimeTree-RLM paper v10(33頁、3 外部 bench cross-validation 完了、jxiv 日本語 v2 併載) / SlimeCodec TCSVT 投稿 / SlimeNENC TSE 投稿予定 / PSDP paper JP v5d。
ホワイトペーパー
SlimeTree-RLM 一次資料(計測手続き・LLM 設定・rubric 公開)。4 つの差別化軸 (純国産 / 形式保証 / 量子耐性 / 20 年保守) の解説、調達・監査担当向け 1 枚版 / 詳細版を準備中。
PoC / デモ
ブラウザだけで動く WASM 版 (エコーキャンセラー、数値検証ツール、SlimeNENC コンバーター)。実機なしで評価可能。
サポート・ツール
ネットワークカメラ 帯域・ストレージ計算 v2 — 主要 6 コーデック (H.264 / H.265 / AV1 等) + SlimeCodec 対応。
Demo
SlimeCodec / DMS のライブデモ — WebRTC / HLS の切替比較、4K 復号デモ等。
準備中、随時公開更新します。
技術詳細解説(Technical deep-dives)
深掘りの、正直に計測した解説 — 各ツールでできること・できないことを、実機 corpus の数値(合成 demo ではない)で示します。一覧は常に公開、一部の本文は無料の登録が必要です。
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SlimePython ― やさしい入門(Python を「まったく同じ結果の Rust」に)
公開 · 入門
専門用語ぬきの入口。あなたの Python を出力が1ビットまで一致する Rust に(SHA-256 で証明)。きれいに書き直す必要はなく、動的な部分は安全な Python サンドボックスでそのまま実行。技術の中身(Hybrid Bit-Exact Isolate・PoC 40/40)へはここから。
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SlimePython PoC 0–11 deep-dive ― 実ソース・実測・再現一式
公開 · 技術詳細
専門者向け。40/40 bit-exact、Full tier は python3 同等以上(当初の遅延は共有 .so の PIC が原因 → 静的ビルドで解消)、Light tier は RustPython→WASM で 19/20、自動振り分け誤ルート 0。実ソース・変換コード・実測・再現一式をダウンロード可(透明性こそが moat)。
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AS/400(IBM i)モダナイゼーション ― SlimeCL / SlimeRPG でできること・できないこと
公開
CL / RPG / COBOL → 可搬な bash と単一バイナリ Rust。実機 corpus 計測:RPG 1,711本(lex 99.4%)、CL 46本(Rust・bash とも compile 100%)、hang 0 ― さらに実機 IBM i で 4/4 bit-exact 検証済 ― compile 率の穴も正直に。
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SlimeTree-RLM ― 意味駆動型記録体の計測手続きと一次資料
公開
3 外部 bench(SimpleQA / TruthfulQA / HaluEval-QA)× 3 seed = 6,870 trial で -20.4 ± 0.3 pt の架構定数として実測。4 LLM 横断で Tier-A 8B 級が 81% ceiling に収束する performance equalizer 効果。手続き・rubric・LLM 設定・seed はすべて公開、論文 v10 / 特許 1-44 へのアクセス情報も併載。
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SlimeNENC パイプライン内部 & 5 ターゲット emit→compile データ
要登録
Java / Rust / Go / Kotlin / C# 横断の構文別 emit→compile 合格率表と Slot IR 設計。登録して閲覧 →