PolarQuant
読み: ポラークォント
PolarQuantとは極座標変換による高精度量子化
PolarQuantとは、TurboQuantの基盤技術。ベクトルを極座標系（半径と角度）に変換して量子化することで、3ビットでもFP16と変わらない精度を維持する。
かんたんに言うと
データの「向き」と「長さ」を分けて圧縮する数学的アプローチ。重要な情報に多くのビットを、そうでない情報に少ないビットを割り当てる。
極座標変換と不均一なビット割り当て
ベクトルをノルム（長さ）と単位球上の方向に変換。重要な角度情報に多くのビットを、半径に少ないビットを動的に割り当てる。ランダム回転（Householder変換）でデータの偏りを均一化する。
ハードウェア親和性と動的スケーリング
GPUのレジスタ内で高速に計算できるSIMD演算に最適化されており、デコード時間が極めて短い。文章の長さや複雑さに応じてリアルタイムで圧縮率を微調整する柔軟性も持つ。
当社の見解
技術の選定で最も避けるべきは「流行っているから」という理由で導入することだ。当社は複数のAIツール・フレームワークを実際に検証した上で、自社の用途に合うものだけを採用している。検証せずに導入したツールは、ほぼ例外なく3か月以内に使わなくなった。実装指示した人間側が実装したことも忘れて、気が付けば動いていない機能があった、ということも起きる。さらに、MCPやフックやルールを増やしすぎてAIが情報過多で機能しなくなった経験もある。どんなにルールや機能を付け足しても機能しなければ意味がない。足し算より引き算。1週間の検証期間が、3か月の手戻りを防ぐ。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。