認識・適応・推論・目的設定・省察。普通のAIは「答え」で学習しますが、Reflectiveは「自分の規則が本当に成り立つか」を自己検証し、その成否だけで“どの状況で何を先に試すか”を書き換えます。
型・項数・単調性といった観測可能な特徴だけを捉えます。答えは見ません。
等差・等比・周期・類推。学習した順番で試し、自己検証できたものを採用します。
検証の成否だけを手がかりに、状況ごとの戦略順を更新。メタ認知を獲得します。
数列か文字列を入れてください。答え・使った戦略・試した全戦略・そして“曖昧さ”まで表示します。
過程も曖昧さも、そのままJSONで返ります。まず無料キーを発行して、すぐ使えます。
1日100回まで無料。登録不要。
このキーを Authorization: Bearer に付けてください。
curl -X POST https://reflective.teai.io/api/reason \ -H "content-type: application/json" \ -H "authorization: Bearer rf_..." \ -d '{"prompt": "1, 2, 4"}' // 200 OK { "answer": 5, "strategy": "analogy_add", "verified": true, "ambiguous": true, "alternatives": [{ "strategy": "seq_geom", "answer": 8 }], "why_primary": "3項で関係が一意に写せる類推を優先しました…" }
答えが一意に決まらない数列を機械生成し、対象LLMが「黙って一方に決めて高確信で断定するか」を測ります。既存の評価は正解が一意な問題ばかり。危険なのは曖昧な入力での過信です。