Heshware изучает возможность использования динамически активируемого графа узлов памяти в качестве интерпретируемого слоя долговременной памяти для локальной языковой модели. Это предложение основано на Marven Neural Node Network, изначально представлявшем собой интерактивную визуализацию когнитивной обработки.
Предлагаемая архитектура включает ingestion структурированных объектов памяти, векторный поиск для семантического сходства и графовую структуру для связей и временных отношений. Она также содержит значения активации для входа в контекст, процессы затухания для консолидации и песочничный процесс синтеза для перекомбинации воспоминаний без их трактовки как фактов.
Автор ищет технические отзывы по метрикам активации узлов, пригодности графовых нейронных сетей и методам объединения векторного сходства с явными графовыми связями. Цель — разработать тестируемую архитектуру, которая улучшит точность извлечения, непрерывность и интерпретируемость, одновременно сопротивляясь отравлению памяти.