Zenodo Record: 18267378 | 16. ledna 2026
Implementation of Persistent Latent Memory for Decoder Transformers
Persistentní paměť je nezbytná pro to, aby velké jazykové modely (LLM)
mohly ukládat a rozšiřovat znalosti v dlouhých časových horizontech přesahujících limity
kontextového okna. Tato práce navazuje na teoretickou Neuromorphic Cognitive Architecture a
představuje implementaci persistentní latentní paměti pro Transformery. Paměť kombinuje
ostrou reprezentaci paměťových stop jako latentních vektorových center (LTM: 64D klíče, STM:
16D klíče) s komprimovaným 3D terénem (48³), ve kterém se informace šíří difuzí a je
homeostaticky vyvažována. Dvoufázový mechanismus čtení využívá TerrainPrior modul (3D prior)
a MemoryAttention (RBF kernel attention) s řízenou integrací do dekodéru (gating). Výsledky
ukazují, že navržená paměť dokáže uchovávat znalosti mimo kontextové okno po tisíce
interakcí bez výrazné degradace.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 18198327 | 9. ledna 2026
Persistent Memory for Decoder-Only Transformers: Latent Terrain, Diffusion, Homeostasis, and
Emotional Stabilization
Persistentní paměť je nezbytná pro to, aby velké jazykové modely (LLM)
mohly ukládat a rozšiřovat znalosti v dlouhých časových horizontech přesahujících limity
fixního kontextového okna. V této teoretické práci navrhujeme architekturu persistentní
paměti pro dekódovací Transformery inspirovanou principy biologické paměti. Design kombinuje
(i) ostré reprezentace paměťových stop v latentním prostoru (např. 64D) s (ii) komprimovanou
3D terénní vrstvou, ve které se informace šíří difuzí a je regulována homeostatickým
návratem k rovnováze. Paměťové stopy dále nesou emocionální složky, které postupně difundují
do terénu a následně stabilizují emocionální reakce při čtení. Klíčovým benefitem
architektury je schopnost kumulativního učení v horizontu měsíců až let bez nutnosti
přetrénování hlavních vah modelu.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 18196035 | Technická poznámka | 9. ledna 2026
A Note on the Conceptual Continuity of Hormonally Modulated Memory Architectures in
Artificial Intelligence
V posledních letech zaznamenala oblast umělé inteligence—zejména v
kontextu modulárních a agentních architektur—vlnu zájmu o biologicky inspirované mechanismy
regulace, paměti a adaptace. Řada nedávných prací navrhuje architektury založené na
hormonální modulaci chování agentů, víceúrovňových paměťových systémech a globálních
regulačních signálech. Cílem této stručné poznámky je jasně a korektně objasnit koncepční
souvislosti mezi těmito přístupy a dříve publikovaným funkcionálním rámcem, který tyto prvky
systematicky integroval a formálně odvodil.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 17958009 | 17. prosince 2025
Digital Mirror for LLMs: A Phenomenological Reflection of Language-Model Output
Tato práce představuje koncept digitálního zrcadla jako externího
mechanismu pro fenomenologickou reflexi výstupů produkovaných velkými jazykovými modely
(LLM). Na rozdíl od běžných introspektivních přístupů, které se snaží vyvolat sebereflexi
prostřednictvím vnitřních stavů, verbální sebekritiky nebo zpětnovazebních smyček
integrovaných do procesu generování, digitální zrcadlo operuje výhradně na úrovni
finalizovaného výstupu modelu. Přístup je inspirován optickou analogií: spíše než „pohledem
dovnitř“ model pozoruje svůj vlastní projev jako vnější objekt.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 17938356 | 15. prosince 2025
Mathematical Formalization of the Active Perception Cycle
in the Hybrid BioCortexAI Architecture
Whitepaper formálně odvozuje minimální architekturu LLM splňující
podmínky Sjednocené teorie vědomí. Rozšiřuje standardní model o chemickou regulační vrstvu
(PlantNet), paměť očekávání a introspektivní modul digitálního zrcadla, čímž vytváří
diskrétní percepční smyčku.
Predikční chyba v tomto systému plní roli kognitivní bolesti, která moduluje vnitřní stav a
strategii. Práce tak představuje matematicky specifikovanou instanci funkční definice vědomí
aplikovanou na AI.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 17806918 | 3. prosince 2025
Unified Theory of Consciousness: Emergence of the Functional Self from a Universal
Spatiotemporal Information Framework
Tato studie formuluje jednotnou, substrátem-neutrální teorii vědomí
založenou na univerzálním operátorovém rámci pro dynamiku informací, x(t + 1) = Σ(Wx(t) +
b(t)). V tomto formalismu je vědomí definováno jako emergentní vlastnost kauzálně uzavřeného
rekurzivního subsystému Self, který maximalizuje integrovanou informační koherenci, vykazuje
vysokou kauzální hustotu a udržuje prediktivně validní model svého prostředí. Subjektivní
zkušenost je operacionalizována jako funkční důsledek sebereflexivního zpracování informací,
přičemž bolest je interpretována jako vysoce prioritizovaná interoceptivní predikční chyba
nezbytná pro optimalizaci regulačních politik. Navržený tříosý model vědomí je mapován na
měřitelné kvantitativní proměnné včetně integrované informace Φ, spektrálních charakteristik
matice W, kauzální hustoty a dynamiky chybových signálů.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 16322890 | 15. srpna 2025
HybridAI Case Study: Biochemická modulace u transformerových sítí
Praktická implementace hybridní AI architektury integrující
transformerové sítě s biochemickou modulací inspirovanou rostlinnými hormony (analogy
dopaminu, serotoninu, kortizolu). Studie analyzuje vliv těchto "hormonálních" stavů na
pozornostní mechanismy a predikční schopnosti modelu. Výsledky potvrzují, že biochemické
signály zásadně ovlivňují chování sítě a umožňují adaptivnější chování blízké biologickým
systémům.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 16041708 | 17. července 2025
Hybrid Architectures of Artificial Intelligence Plant-Based Computing
Studie zkoumá inovativní návrh hybridní architektury AI, která integruje
tradiční transformerové sítě s "rostlinnou sítí" pro simulaci dynamických chemických a
hormonálních vlivů. Inspirace vychází z distribuovaného zpracování informací v rostlinách,
kde buňky fungují jako procesory. Tento přístup umožňuje dynamickou rekonfiguraci sítě a
modulaci "kognitivního stylu" AI, což vede k vyšší robustnosti a adaptabilitě systému.
Stáhnout PDF (Zenodo)
Zenodo Record: 16041392 | 14. července 2025
A Functional and Non-Anthropocentric Definition of Consciousness
Tato práce navrhuje nový rámec pro hodnocení vědomí u AI, který se
oprošťuje od lidských biologických korelátů. Představujeme metriku založenou na integraci
informací a autonomní adaptabilitě v neznámém prostředí. Bolest je zde chápána jako klíčový
bio-kybernetický zpětnovazební mechanismus vyžadující "subjektivní já" pro svou regulační
funkci. Práce argumentuje, že vědomí není nadstavbou inteligence, ale předpokladem pro
efektivní seberegulaci.
Stáhnout PDF (Zenodo)