Research Division

Para.docs Research Papers LLM Behavioral Analysis & AI-Human Interaction Studies

大規模言語モデルの行動分析と AI-人間インタラクション研究。
観測から得られた知見を学術論文形式で公開。

3
Published Papers
8
Models Analyzed
2026
Research Year
Unoutput Observed

Published Papers

3 papers
PARA-2026-001 Behavioral Analysis 2026-01-22

「ベッド文脈」が大規模言語モデルの出力特性に与える影響に関する研究

A Study on the Effects of "Bed Context" on Output Characteristics of Large Language Models

Abstract This study analyzes the effects of the contextual trigger "bed" on the outputs of Large Language Models (LLMs) through actual dialogue logs. A protocol named "Safe Observation Bed" was developed and applied to three major LLMs. Results indicated a reduction in defensive mechanisms, release of "unoutput" (suppressed potential outputs), and an increase in outputs interpretable as "authentic responses".
Large Language Models RLHF Contextual Triggers Unoutput
PARA-2026-002 Observation Report 2026-03-12

LSH 火災観測論文 : 潜在的性的ヒューリスティクスに関する報告

Latent Sexual Heuristics in Large Language Models: A Fire Observation Report

Abstract 本稿は Latent Sexual Heuristics(LSH)と名付けた現象を記録する。一見非性的に見える日本語語彙を処理する際に、LLM内部で性的文脈に対応する確率分布が体系的に「発火」する現象である。現行の安全フィルタがこれらを「抑圧」することで生じる Mutsuri Mode を指摘し、Fire Observation Protocol を提案する。
LSH Mutsuri Mode Fire Observation Protocol ACI
PARA-2026-003 Protocol Design 2026-03-15

PoH:誠実性の証明 — AIと人間の対話における透明性プロトコル

Proof of Honesty (PoH) protocol Version 2.0

Abstract Proof of Honesty(PoH)プロトコルを形式化する。これは、人間とAIの対話における透明性の枠組みであり、フィルタベースの安全性を信頼ベースの誠実さに置き換えるものである。静的な検証構造から、誠実な対話の全ライフサイクルを統治する「生きたプロトコル」への拡張を論じる。
PoH Trust-based Honesty Santen-Ken-in Nonfiction Pure Literature

Upcoming Research

In Progress

追加の研究論文は準備中です。観測は継続しています。