Публикации AURA: системная память, мультиагентные архитектуры, математические модели саморегулирующихся когнитивных контуров.
Обзор пяти ключевых подходов к долговременной памяти AI: Titans (Google), Fast Weight Programmers, Absorber LLM, AllMem, HDC/VSA. Сравнение с архитектурой AURA.
Разбор независимого инженера: halfLife по scope, композитный скоринг (α·semantic + β·recency + γ·importance), agentic классификация, cross-role recall между шестью ролями.
Почему 6 ролей — оптимум 2026 года. Проблема «эхо-камер» и автофагии. Асимптотический предел масштабирования (3→6→9→12) и закон убывающей доходности.
Математический фундамент, трёхконтурная модель выполнения (горячий/тёплый/холодный контур), полная спецификация шести когнитивных ролей. Advanced Unified Retrieval Architecture.
Математический базис, теория когнитивного квантования, дифференциальные уравнения сходимости контуров, эталонная реализация Python. Полный формальный вывод устойчивости 6-ролевой архитектуры.
Formal academic paper in English. Mathematical formalization, analytical proof of convergence, taxonomic specification of 6 roles. Suitable for arXiv/IEEE/JAIR submission. Apache 2.0.
LoRA Fusion, Cross-Attention Injection, Model Merging. Можно ли впрыснуть 10 лет бизнес-знаний в большую LLM без дорогого дообучения? Архитектура «большая модель + малая память».
Сравнение трёх поколений бизнес-консультантов: от простого чата до полностью приватной самообучающейся архитектуры с микро-моделью. Эксперимент: 1302 документа → 793 KB → 0 текста.