Memory as Resonance: A Biomimetic Architecture for Infinite Context Memory on Ergodic Phonetic Manifolds
作者: Tarik Houichime, Abdelghani Souhar, Younes El Amrani
分类: cs.NE, cs.AI, cs.IR, cs.SC, cs.SE
发布日期: 2025-12-23
💡 一句话要点
提出基于遍历语音流形的共振记忆架构PTM，解决大语言模型无限上下文记忆问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长文本记忆 遍历流形 神经符号架构 无理旋转矩阵 信号共识 大语言模型 上下文学习
📋 核心要点
- 现有大语言模型受限于上下文窗口大小，无法有效处理长程依赖，面临遗忘和高延迟的挑战。
- 论文提出语音轨迹记忆（PTM），将语言编码为遍历流形上的连续路径，实现高效压缩和快速检索。
- 实验表明，PTM在长文本记忆方面实现了超过3000倍的压缩，并保持了较高的事实准确率（约92%）。
📝 摘要（中文）
当前大型语言模型的记忆受限于物理限制：随着学习的进行，模型容量逐渐耗尽。键-值状态的线性累积（O(N)）将上下文视为静态信息的仓库，最终迫使模型在遗忘和延迟之间做出选择。我们挑战了这种离散的正统观念，认为长期记忆不是存储项目，而是轨迹的持久性。我们引入了语音轨迹记忆（PTM），一种神经符号架构，它不是将语言编码为张量序列，而是编码为由无理旋转矩阵控制的遍历流形上的连续路径。通过将导航（不变的O(1)几何信号）与重构（概率生成行为）解耦，PTM实现了相对于密集缓存大于3000倍的压缩率。我们证明了检索成为一个共振过程：语音轨迹通过“信号共识”机制稳定模型，防止幻觉，确保高达约92%的事实准确性。虽然这种激进的抽象改变了生成纹理，但它解锁了独立于深度的即时访问延迟（约34毫秒）。我们的结果表明，无限上下文不需要无限的硅，而是需要将记忆视为作用于守恒的、不朽的物理信号的重构过程。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在处理长上下文时面临着严重的挑战。传统的键值对存储方式导致内存需求随上下文长度线性增长（O(N)），这限制了模型能够处理的上下文长度，并导致检索延迟增加。此外，这种离散的存储方式将上下文视为静态信息的集合，忽略了语言的动态特性，容易导致模型产生幻觉。
核心思路：论文的核心思路是将长期记忆视为轨迹的持久性，而不是静态信息的存储。具体来说，论文将语言编码为遍历流形上的连续路径，利用无理旋转矩阵控制路径的演化。这种方法将导航（上下文定位）与重构（信息生成）解耦，从而实现高效的压缩和快速的检索。通过将上下文表示为连续的轨迹，模型可以更好地捕捉语言的动态特性，并减少幻觉的产生。
技术框架：PTM的核心框架包括以下几个主要模块：1) 语音编码器：将输入的文本转换为语音特征表示。2) 遍历流形：使用无理旋转矩阵构建一个高维的遍历流形，用于表示上下文轨迹。3) 轨迹生成器：根据语音特征生成在遍历流形上的连续路径。4) 信号共识模块：通过比较当前输入与历史轨迹，实现对模型的稳定，减少幻觉。5) 解码器：根据遍历流形上的位置重构文本。
关键创新：PTM的关键创新在于将语言编码为遍历流形上的连续路径，并利用无理旋转矩阵控制路径的演化。这种方法实现了以下几个方面的优势：1) 高效压缩：通过将上下文表示为连续的轨迹，PTM实现了远高于传统键值对存储的压缩率。2) 快速检索：通过将导航与重构解耦，PTM实现了与上下文长度无关的快速检索。3) 减少幻觉：通过信号共识机制，PTM可以有效地稳定模型，减少幻觉的产生。
关键设计：PTM的关键设计包括：1) 无理旋转矩阵：使用无理旋转矩阵保证遍历流形的遍历性，确保模型可以访问到所有的上下文信息。2) 信号共识损失：设计信号共识损失函数，鼓励模型生成与历史轨迹一致的输出，从而减少幻觉。3) 概率生成模型：使用概率生成模型根据遍历流形上的位置重构文本，实现信息的解码。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PTM在实验中表现出了显著的优势。相对于传统的密集缓存，PTM实现了超过3000倍的压缩率，同时保持了较低的检索延迟（约34毫秒）。此外，PTM通过信号共识机制，将事实准确率提高到约92%，显著减少了模型产生幻觉的可能性。这些结果表明，PTM是一种非常有前景的长文本记忆架构。
🎯 应用场景
PTM具有广泛的应用前景，例如：1) 长文本生成：可以用于生成长篇小说、报告等。2) 对话系统：可以用于构建具有长期记忆的对话系统。3) 信息检索：可以用于在海量文本数据中进行快速检索。PTM的出现有望推动人工智能在长程依赖任务上的发展，并为构建更智能、更可靠的AI系统提供新的思路。
📄 摘要（原文）
The memory of contemporary Large Language Models is bound by a physical paradox: as they learn, they fill up. The linear accumulation (O(N)) of Key-Value states treats context as a warehouse of static artifacts, eventually forcing a destructive choice between amnesia and latency. We challenge this discrete orthodoxy, proposing that long-term memory is not the storage of items, but the persistence of a trajectory. We introduce Phonetic Trajectory Memory (PTM), a neuro-symbolic architecture that encodes language not as a sequence of tensors, but as a continuous path on an ergodic manifold governed by irrational rotation matrices. By decoupling the navigation (an invariant O(1) geometric signal) from the reconstruction (a probabilistic generative act), PTM achieves a compression magnitude of greater than 3,000x relative to dense caches. We demonstrate that retrieval becomes a process of resonance: the phonetic trace stabilizes the model against hallucination via "Signal Consensus" mechanism, securing up to approximately 92% factual accuracy. While this aggressive abstraction alters generative texture, it unlocks immediate access latency (approximately 34ms) independent of depth. Our results suggest that infinite context does not require infinite silicon; it requires treating memory not as data to be stored, but as a reconstructive process acting on a conserved, undying physical signal.