dsm

概要

DSM（Dynamic Segmented Memory）は、LLMが数百万トークンのデータセット上で推論することを可能にする、高性能なメモリエンジンです。

密なアテンションのボトルネックを階層的でグラフベースの連想メモリ構造に置き換えることで、従来のRAGが抱える「コンテキストフォグ」、検索速度、連想性、組織化の課題を解決します。

S（セグメント）、T（階層）、G（グラフ）の三層アーキテクチャにより、SLMでも高性能な推論を実現し、次世代の自律型AIエンジニアを対象としています。

互換性・特徴

• Python
• CLI
• LLM
• 研究プロトタイプ
• 高性能

基本情報

GitHub: https://github.com/narelabs/dsm