A Heshware está investigando se um grafo ativado dinamicamente de nós de memória pode servir como uma camada de memória de longo prazo interpretável para um modelo de linguagem local. Esta proposta deriva do Marven Neural Node Network, originalmente uma visualização interativa do processamento cognitivo.
A arquitetura proposta inclui a ingestão de objetos de memória estruturados, recuperação vetorial para similaridade semântica e uma estrutura de grafo para relações e links temporais. Ela também possui valores de ativação para entrada de contexto, processos de decaimento para consolidação e um processo de síntese em sandbox para recombinar memórias sem tratá-las como fatos.
O autor busca feedback técnico sobre métricas de ativação de nós, a adequação de redes neurais gráficas e métodos para combinar similaridade vetorial com relações explícitas de grafo. O objetivo é desenvolver uma arquitetura testável que melhore a precisão de recuperação, continuidade e interpretabilidade enquanto resiste ao envenenamento de memória.