Геометрия памяти: неединая геометрическая память для длинно-горизональной персональной АИ

arXiv: 2609.17969v1 Annualce Type: New Humbrie: Long-term remote становится основной субстратом для индивидуализированного IA, однако большинство систем все еще представляют собой персональные записи как дискретные в основном статичное латентное пространство, доступ к которому осуществляется под одним глобальным понятием сходства. При добыче данных это создает несоответствие: доказательства являются временным потоком событий, а доминирующая абстрактность - поисковым набором записей. Мы утверждаем, что персониализация долгого горзона должна быть моделью памяти как пространство динамического состояния пользователя с геометрией местного происхождения. Геометрия здесь — это вычислительный язык, а не буквальное утверждение о когниции: она запечатлела стабильную или волатильность регионов, изменяющийся курс дрейфа, неоднородные районы и неопределенность в отношении текущего состояния пользователя. Профильы и отдельные события остаются полезными в качестве точек, но взаимодействие, обратная связь и истекший период времени вызывают траектории. Затем доступ к памяти становится реконструкцией с учетом траектории соответствующего государства-пользователя, а не только ближайшим n