Eine Architektur auf einer kontinuierlichen Achse – auf dem Stack herangezogen.
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Post-sprachliches strukturiertes Gedächtnis mit kompositioneller Bindung.
grounding × entity. The bind is the unit.
Was Heddle ist
Heddle behandelt Gedächtnis als strukturiertes Objekt, nicht als Token-Strom. Jede Wissenseinheit ist ein gebundenes Produkt aus dem, was eine Sache ist, und der Rolle, die sie spielen soll — sodass dieselbe Repräsentation neu gebunden, neu verrollt und neu abgefragt werden kann, ohne neu abgeleitet zu werden. Multi-Hop-Ketten und Kontrafaktizitäten werden zu Operationen auf der Struktur, nicht zu Sprachspielen über einem Puffer.
Kategorie
Strukturiertes, post-sprachliches Gedächtnis
Grundelement
Gebundene Verankerung × Entitätsvektoren
Optimal für
Analogie, Kontrafaktizität, Multi-Hop-Reasoning
Stand
Multi-Hop-Benchmarks bei großem Maßstab abgeschlossen
Wie es komponiert
Heddle hält die Oberfläche bewusst klein. Drei Grundelemente tragen die gesamte Bibliothek der uns wichtigen Verhaltensweisen.
bind(g, e) → p
Konzepte werden als Produkte eines Verankerungstensors und eines Entitätentensors gespeichert. Die Bindung ist die kleinste Einheit des strukturierten Gedächtnisses — und die Einheit, die den Transport zwischen Aufgaben übersteht.
swap(p, r′) → p′
Bindungen können neu verrollt werden, ohne die Identität zu verlieren. „Hund jagt Katze“ und „Katze jagt Hund“ sind verschiedene Strukturen, nicht verschiedene Umformulierungen derselben.
walk(p, k) → ...
Der Abruf ist ein Durchlauf über die Struktur, keine Suche über ein Fenster. Ketten von zwei, fünf oder zehn Hops bleiben handhabbar, weil der Aufwand mit der Struktur wächst, nicht mit der Token-Länge.
Ein ausgearbeitetes Beispiel
Dieselben Entitäten, zwei verschiedene Bindungen, zwei genuinen unterschiedliche Strukturen — nicht zwei Sichtweisen auf dieselbe.
Struktur A
Struktur B
A und B werden als verschiedene Dinge abgerufen. Beim Held-out-Rollentausch bleibt die Slot-Bindung bei 1.00; Byte-basierte Ansätze kollabieren auf 0.60.
Gemessen
P@5 across three index sizes. Held-out evaluation, no leakage between training and retrieval.
N = 50k
50,000 Einträge
N = 200k
200,000 Einträge
N = 1M
1,000,000 Einträge
Closing the prior −12.5 pp gap left by the attention-style baseline at the same scale.
Fortschritt
Die Verankerungs-×-Entitäts-Bindung wurde als erstklassiges Grundelement in der Codebasis verankert, mit einer sauberen Lesen/Schreiben/Rollentausch-API.
Multi-Hop-Abruf wurde gegen Transformer-basierte Baselines bei der 50k- und 200k-Eintrags-Marke evaluiert. Heddle bleibt präzise, wo Attention verschwimmt.
Alle wissenschaftlichen Gating-Tests für v0.3 abgeschlossen, einschließlich Held-out-Rollentausch und adversariellem Multi-Hop. Als Bibliothek innerhalb des Kernstacks veröffentlicht.
Multi-Hop-Abruf bei der Millionen-Eintrags-Marke gemessen, mit dem Headline-Retrieval-Score an seiner Obergrenze. Der Abstand zu Attention-basierten Baselines bei derselben Aufgabe ist über alle Maßstäbe positiv.
Was Heddle ermöglicht
Bindungen können neu verrollt werden, um „Was wäre wenn“ zu evaluieren, ohne neu zu prompten. Die Struktur, die Analogie unterstützt, ist dieselbe, die Kontrafaktizität unterstützt.
Agenten, die Gespräche, Pläne und Einschränkungen über Tage oder Wochen speichern müssen, bewahren dieses Gedächtnis als Struktur, nicht als ständig wachsenden Kontext.
Heddle skaliert mit der relationalen Komplexität einer Domäne, nicht mit der Länge ihrer Literatur. Multi-Hop-Wissenschaftsabfragen bleiben handhabbar.
Heddle is what you build when you stop pretending a context window is memory.
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