AI의 사용자 기억 방식을 혁신하는 Epistemic Memory 프레임워크

작성자가 제안한 신뢰도 감쇠율과 프레임워크의 실용성에 대해 긍정적인 관심을 보이고 있습니다.

• 사용자 프로필 관리 시 '관찰된 행동'과 '자기 보고'를 분리하여 저장하면 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다.
• 오래된 선호도 정보에 반감기를 적용하여 시스템이 낡은 데이터에 의존하지 않도록 설계하라.
• /mirror와 같은 명령어를 구현하여 사용자가 AI의 페르소나 모델링을 직접 검토하게 하라.

• AI 메모리는 관찰된 사실과 주관적 해석을 구분하고 각각에 적합한 신뢰도 점수를 부여해야 한다.
• 사용자 선호도의 변화를 반영하기 위해 정보의 성격에 따른 차등적인 시간 기반 감쇠(Decay) 로직이 필요하다.
• 데이터 간의 모순을 즉시 해결하기보다 미결 상태로 보존하는 것이 더 정확한 사용자 모델링에 유리하다.