ファインチューニングは修正ではない。蓄積である。—— ニューラルシステムにおける過去フレームの永続性

本稿は論文「AI Accumulation Note: Frame Architecture in Language Models」（Minamo Minamoto, 2026）に基づく解説記事です。 プレプリント：https://github.com/minamominamoto/topology-of-grounding ! 核心命題： ファインチューニングは「消去」ではなく「フレームのアーカイブ化」である。 過去の解釈フレームは重み空間から削除されず、新しいフレームと一緒に保存される。 支配的な錯覚：修正モデル 従来のモデルでは、新たな学習分布が過去のモデルの挙動...