BaseLayer: Canalización de Compresión Conductual de Código Abierto para Sistemas de Memoria de IA
BaseLayer es una canalización de compresión conductual de código abierto que extrae datos estructurados de identidad de fuentes de texto para su uso en sistemas de memoria de IA. La herramienta crea un resumen de identidad que contiene creencias, comportamientos, tensiones y contradicciones que cualquier modelo o sistema de memoria puede utilizar, con cada afirmación rastreable hasta hechos fuente.
Detalles Clave
La canalización actualmente utiliza Claude para el procesamiento. Los costos de API son <$1 para conjuntos de datos pequeños y <$5 para los grandes, cubriendo todo el proceso desde la extracción de hechos hasta el ensamblaje final del resumen.
El sistema ha sido probado en múltiples escalas y tipos de datos:
- Tan poco como 8 entradas de diario personal de un sujeto secundario
- Exportaciones de conversaciones de GPT (30K+ mensajes)
- Grandes corpus documentales incluyendo las Cartas Anuales a los Accionistas de Warren Buffett (350k palabras)
- Memorandos de Inversión de Howard Marks (600k palabras)
- Autobiografías densas de Franklin, Douglass, Roosevelt y Wollstonecraft
El proceso de ensamblaje del resumen incluye múltiples formatos de salida: versiones haiku, soneto y opus de los datos de identidad comprimidos.
Toda la investigación, puntos de referencia, documentación y ejemplos están disponibles en el sitio web del proyecto y el repositorio de GitHub. El desarrollador está buscando activamente comentarios sobre evolución, dificultades, investigación y mejoras futuras.
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