Episodisches Gedächtnis
Ereignisse behalten Zeit, Quelle, Beteiligte und Kontext statt zu zeitlosen Notizen zu kollabieren.
research://memory
Eine Langzeitgedächtnis-Engine oberhalb deterministischer Persistenz: Evidenz und Ereignisse werden zu temporalem, erklärbarem und revidierbarem Gedächtnis, ohne ein einzelnes Modell zum Träger der Identität zu machen.
research://thesis
Persönliche KI braucht mehr als Retrieval über einen Dokumentenstapel. SymbioRAP Memory untersucht, wie Episoden, Fakten, Entitäten, Beziehungen und veränderte Interpretationen mit Provenienz, Korrektur, Relevanz und bewusstem Vergessen zusammenbestehen.
focus://memory
Ereignisse behalten Zeit, Quelle, Beteiligte und Kontext statt zu zeitlosen Notizen zu kollabieren.
Entitäten, Konzepte und Beziehungen können über Episoden konsolidieren und bleiben mit der Evidenz verknüpft.
Ablösung und zeitbewusster Zustand unterscheiden, was galt, was sich änderte und was aktuell angenommen wird.
Retrieval, Relevanz, Decay, Korrektur und Vergessen sind explizite Mechanismen statt Nebenwirkungen eines Prompts.
architecture://working-model
Die Memory Engine liegt über einer stabilen Persistenz-API. SynapseFS hält Source-of-Truth-Persistenz sowie Evidenz-/Versionssemantik; SymbioRAP Memory verwaltet episodische und semantische Strukturen, temporale Entitäten, Konsolidierung, Kontextauswahl, Relevanz/Decay und provenance-basiertes Retrieval.
Ereignisse und Beobachtungen kommen mit Quelle, Zeit und Vertrauenskontext ins System.
Entitäten, Episoden und Beziehungen können sich ändern, ohne Historie zu überschreiben.
Wiederkehrende Evidenz kann zu höherem Gedächtnis werden und bleibt auf Originalbeobachtungen zurückführbar.
Retrieval balanciert Relevanz, Aktualität, Kontinuität, Widerspruch und Aufgabenkontext statt nur Ähnlichkeit.
research://questions
Wann sollen wiederholte Episoden zu semantischem Gedächtnis konsolidieren und wann getrennt bleiben?
Wie propagieren Korrekturen, ohne historische Evidenz stillschweigend umzuschreiben?
Wie funktionieren Relevanz und Decay, ohne seltene, aber wichtige Ereignisse zu verlieren?
Wie kann Langzeitpersonalisierung Individualität bewahren und trotzdem produktiven Widerspruch und Veränderung zulassen?
status://research
Die dargestellten Punkte beschreiben Forschungs- und Implementierungsrichtungen. Sie sind keine Zusage fertiger Produktfunktionen.
connect://research
Für Forschungs-, Förder- und Technologiepartner teilen wir Architekturfragen, Benchmarkdesign und technische Arbeitsstände im qualifizierten Austausch.
Nächster sinnvoller Schritt
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