Branching Memory for AI Conversations, v6: Weighted Layers and Selective Synthesis (adirect upgrade to the six-layer v4/v5 architecture) / Ветвящаяся память для диалогов с ИИ, v6: взвешенные слои и осознанная сборка (прямая надстройка над шестислойно

EN: A direct upgrade to the "Branching Memory for AI Conversations" architecture, formalizing the internal unit of a topic-node introduced in v5 via the intra_depth counter but left there without a name or a measurable weight. The term "layer" is introduced — an atomic content unit corresponding to one question-answer exchange within a topic (fork-node) — and a three-level hierarchy, graph → topic (fork) → layer, is explicitly fixed. Every layer and every topic receives a functional weight (character count and token count); graph-level weight is deliberately not introduced as an aggregate metric, since it plays no role in any architectural decision and duplicates information already available at the level of individual topics. Weight is shown via color indication (green/yellow/red zone) with absolute default thresholds (roughly 15,000 / 25,000–30,000 tokens), calibrated against the authors' own empirical observations and independently converging external data on multi-turn dialogue quality degradation; thresholds are user-tunable or can be disabled. A selective-synthesis mechanism is introduced: the user manually selects specific layers from different topics and graphs and assembles them into a new node (a "clean topic") with a "dry" weight equal to the sum of only the transferred layers' weights, without inheriting the weight of the source topics; the graph's integrity layer (pollinator) gains an added carrier function for transferring selected content without interpreting it, without changing its original mandate of structural-integrity checking. A one-time completeness check is separately introduced, firing only after the user has completed an independent selection — modeled on pre-commit code-review practice. Graph visualization is redefined as a threefold function: structure, navigation/control, and topic-weight indication, all realized through the same visual object. Files are additionally protected via OpenTimestamps. ____________________________________________________________________________________________ RU: Прямая надстройка над архитектурой «Ветвящаяся память для диалогов с ИИ», формализующая внутреннюю единицу узла-темы, введённую в v5 через счётчик intra_depth, но не получившую там ни названия, ни измеримого веса. Вводится термин «слой» — атомарная единица содержания, соответствующая одному обмену вопрос-ответвнутри темы (узла-форка), и явно закрепляется трёхуровневая иерархия граф → тема (форк) → слой. Каждый слой и каждая тема получают функциональный вес (количество знаков и токенов); вес графа как агрегирующая метрика намеренно не вводится, поскольку не участвует ни в одном архитектурном решении и дублирует информацию, уже доступную на уровне отдельных тем. Вес отображается цветовой индикацией (зелёная/жёлтая/красная зона) с абсолютными пороговыми значениями по умолчанию (примерно 15 000 / 25 000–30 000 токенов), откалиброванными по собственной эмпирике авторов и независимо сходящимся с ней внешним данным о деградации качества многоходовых диалогов; пороги настраиваются пользователем или отключаются. Вводится механизм осознанной сборки: пользователь вручную отбирает конкретные слои из разных тем и графов и собирает из них новый узел («чистую тему») с «сухим»весом, равным сумме весов только перенесённых слоёв, без наследования веса исходных тем; слой независимости интерполятора графа (pollinator) получает дополнительную функцию переноса (carrier) отобранного содержимого без интерпретации, не меняя своего исходного мандата — проверки структурной целостности. Отдельно вводится однократная проверка полноты отбора, срабатывающая только после того, как пользователь завершил независимый отбор, — по аналогии с практикой предкоммитного код-ревью. Визуализация графа переопределяется как триединая функция: структура, навигация/управление и индикация веса темы, реализованные через один и тот же визуальный объект. Файлы дополнительно защищены через OpenTimestamps.

Authors

Publication Details

Journal
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Published
2026-09-07
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.21984308
Primary Topic
Model-Driven Software Engineering Techniques
Type
preprint
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
preprint

Branching Memory for AI Conversations, v6: Weighted Layers and Selective Synthesis (adirect upgrade to the six-layer v4/v5 architecture) / Ветвящаяся память для диалогов с ИИ, v6: взвешенные слои и осознанная сборка (прямая надстройка над шестислойно

Konstantin (Kodimordax) Spirin
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Model-Driven Software Engineering Techniques
preprint

Branching Memory for AI Conversations, v6: Weighted Layers and Selective Synthesis (adirect upgrade to the six-layer v4/v5 architecture) / Ветвящаяся память для диалогов с ИИ, v6: взвешенные слои и осознанная сборка (прямая надстройка над шестислойно

Konstantin (Kodimordax) Spirin
preprint en

Abstract

EN: A direct upgrade to the "Branching Memory for AI Conversations" architecture, formalizing the internal unit of a topic-node introduced in v5 via the intra_depth counter but left there without a name or a measurable weight. The term "layer" is introduced — an atomic content unit corresponding to one question-answer exchange within a topic (fork-node) — and a three-level hierarchy, graph → topic (fork) → layer, is explicitly fixed. Every layer and every topic receives a functional weight (character count and token count); graph-level weight is deliberately not introduced as an aggregate metric, since it plays no role in any architectural decision and duplicates information already available at the level of individual topics. Weight is shown via color indication (green/yellow/red zone) with absolute default thresholds (roughly 15,000 / 25,000–30,000 tokens), calibrated against the authors' own empirical observations and independently converging external data on multi-turn dialogue quality degradation; thresholds are user-tunable or can be disabled. A selective-synthesis mechanism is introduced: the user manually selects specific layers from different topics and graphs and assembles them into a new node (a "clean topic") with a "dry" weight equal to the sum of only the transferred layers' weights, without inheriting the weight of the source topics; the graph's integrity layer (pollinator) gains an added carrier function for transferring selected content without interpreting it, without changing its original mandate of structural-integrity checking. A one-time completeness check is separately introduced, firing only after the user has completed an independent selection — modeled on pre-commit code-review practice. Graph visualization is redefined as a threefold function: structure, navigation/control, and topic-weight indication, all realized through the same visual object. Files are additionally protected via OpenTimestamps. ____________________________________________________________________________________________ RU: Прямая надстройка над архитектурой «Ветвящаяся память для диалогов с ИИ», формализующая внутреннюю единицу узла-темы, введённую в v5 через счётчик intra_depth, но не получившую там ни названия, ни измеримого веса. Вводится термин «слой» — атомарная единица содержания, соответствующая одному обмену вопрос-ответвнутри темы (узла-форка), и явно закрепляется трёхуровневая иерархия граф → тема (форк) → слой. Каждый слой и каждая тема получают функциональный вес (количество знаков и токенов); вес графа как агрегирующая метрика намеренно не вводится, поскольку не участвует ни в одном архитектурном решении и дублирует информацию, уже доступную на уровне отдельных тем. Вес отображается цветовой индикацией (зелёная/жёлтая/красная зона) с абсолютными пороговыми значениями по умолчанию (примерно 15 000 / 25 000–30 000 токенов), откалиброванными по собственной эмпирике авторов и независимо сходящимся с ней внешним данным о деградации качества многоходовых диалогов; пороги настраиваются пользователем или отключаются. Вводится механизм осознанной сборки: пользователь вручную отбирает конкретные слои из разных тем и графов и собирает из них новый узел («чистую тему») с «сухим»весом, равным сумме весов только перенесённых слоёв, без наследования веса исходных тем; слой независимости интерполятора графа (pollinator) получает дополнительную функцию переноса (carrier) отобранного содержимого без интерпретации, не меняя своего исходного мандата — проверки структурной целостности. Отдельно вводится однократная проверка полноты отбора, срабатывающая только после того, как пользователь завершил независимый отбор, — по аналогии с практикой предкоммитного код-ревью. Визуализация графа переопределяется как триединая функция: структура, навигация/управление и индикация веса темы, реализованные через один и тот же визуальный объект. Файлы дополнительно защищены через OpenTimestamps.

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Industry, innovation and infrastructure
Model-Driven Software Engineering Techniques
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.