TasteBud Memory: VSAによる可逆エージェントメモリ

TasteBud Memoryは、超次元計算/ベクトル記号アーキテクチャ（Kanerva）に基づくAIエージェント向けの可逆メモリインデックスです。各プロジェクトの貢献を不可逆な合計（絵の具を混ぜるように）に混ぜ合わせる代わりに、各プロジェクトに決定論的な4096次元±1ベクトルを割り当て、1日の作業を重み付き和としてエンコードします。ランダムな高次元ベクトルはほぼ直交するため、ドット積によってブレンドを構成プロジェクトに分解できます。これには未知の成分の検出も含まれます。

機能

ロスレスデコード: 1日のベクトルから、どのプロジェクトがどの程度貢献したかを正確に復元。
完全な検索: プロジェクトXに関わったすべての日をリスト（埋め込み検索では代表のみ取得）。
起源の追跡: プロジェクトがいつ始まったか、旧名でも検出。
集合差分: 3月にアクティブだったが6月には停止したものは？（埋め込みでは不可能）
欠落検出: どのワークストリームがドキュメント化されなかったか？
未知成分の検出: 1日の作業にコードブックにないプロジェクトが含まれる場合にフラグを立てる。「シェフの味覚」機能。

検証プロトコル

信頼する前に、作者自身の履歴でバックテストを実施：

正解ドキュメントを凍結し、敵対的検証エージェントに92日中31日をブラインドで再導出させたところ、2つの実際のタグエラーを発見、93.5%の一致率。
既知のプロジェクトをコードブックから削除して履歴を再生し、未知成分検出器がそれらをフラグしたことを確認（バックテストで0〜2日目）。
実際の履歴では、ドキュメント化される前に13日以上稼働したプロジェクトがあり、これが元々の動機。

正直な制限

プレーンな構成テーブルがほとんどのクエリ処理を行う。ベクトルレイヤーは、ロスレスデコード、日間類似度、ドリフト追跡、固定サイズエンコーディングで価値を発揮。
ローカルモデル（Gemma 26B）はタグ品質ゲートを通過せず（一致率0.74 vs 基準0.80）、現在はアラート付きフォールバック。大規模クラウドモデルが夜間のプライマリ。
これはインデックスであり、要約器ではない。材料リストを復元するが、レシピは復元しない。