AIの記憶に「質量」と「重力」を持たせる —— フラットなコンテキストを超えて

AIの記憶に「質量」と「重力」を持たせるための設計思想と数理モデルの骨子を解説。コンテキストウィンドウやRAGといった従来のフラットな記憶方式の限界を超え、より人間的な思考を模倣するアプローチを探求する。

• AIの記憶に「質量」と「重力」の概念を導入し、フラットなコンテキストを超えた記憶モデルを提案しています。
• 記憶ノードの「質量」は、被リンク数（in-degree）というグラフ構造から自動的に定義されます。
• クラスターの中心（重心）は、質量加重平均として定義され、参照数の多い思考が意味空間を歪ませます。
• 質量は記憶空間の構造形成（場の歪み）に用いられ、想起の順位そのものには直接影響させない設計です。
• 手動パラメータ調整を排し、構造から質量や重心を導出することで、設計者の願望ではなく構造的事実に基づいた記憶モデルを目指しています。