論文の概要: ZenBrain: A Neuroscience-Inspired 7-Layer Memory Architecture for Autonomous AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23878v2
- Date: Sat, 02 May 2026 12:08:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.418551
- Title: ZenBrain: A Neuroscience-Inspired 7-Layer Memory Architecture for Autonomous AI Systems
- Title（参考訳）: ZenBrain:自律型AIシステムのための神経科学にヒントを得た7層メモリアーキテクチャ
- Authors: Alexander Bering,
- Abstract要約: LongMemEval-500では、ZenBrainは長いコンテキストのオラクルのバイナリ・ジャッジの精度を4.5pp以内と一致させる。
ZenBrainは7層の神経科学にインスパイアされたメモリアーキテクチャである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: On LongMemEval-500, ZenBrain matches a long-context oracle's binary-judge accuracy to within 4.5 pp ($47.7\%$ vs. $52.2\%$; $91.3\%$) at $1/106^\text{th}$ of the per-query token cost (App. F.5-F.6, Fig. 2), and wins all 12 head-to-head answer-quality cells (4 systems $\times$ 3 LLM judges) against Letta, Mem0, and A-Mem under Bonferroni correction ($α=0.05/18$, $p_\text{min}=6.2\times 10^{-31}$, $d \in [0.18, 0.52]$). ZenBrain is a 7-layer neuroscience-inspired memory architecture. The contribution is architectural integration: 15 validated neuroscience mechanisms unified under a single MemoryCoordinator -- 9 foundational algorithms (Two-Factor Synaptic KG, vmPFC-coupled FSRS, Simulation-Selection sleep, Bayesian confidence, and five more) plus 6 Predictive Memory Architecture components (NeuromodulatorEngine, ReconsolidationEngine, TripleCopyMemory, PriorityMap, StabilityProtector, MetacognitiveMonitor). No prior system integrates more than two. Stress ablation (60 days, Wilcoxon, 10 seeds) reveals a cooperative survival network: 9 of 15 mechanisms become individually critical ($ΔQ$ up to $-93.7\%$), while moderate conditions mask individual contributions. Sim-Selection sleep adds 37% stability with 47.4% storage reduction ($p \le 5.1\times 10^{-3}$); TripleCopyMemory retains $S(t)=0.912$ at 30 days; multi-layer routing beats a flat baseline by $+20.7\%$ F1 on LoCoMo, $+19.5\%$ on MemoryArena. A cross-provider bias-direction check ($Δ_\text{GPT-Anth}=-0.0001$ for ZB vs. $-0.049$ for Mem0) rules out LLM-judge-specific confounds. Open-source with 11,589 CI tests.
- Abstract（参考訳）: LongMemEval-500では、ZenBrainは、LongMemEval-500において、1/106^\text{th}$で4.5pp(47.7\%$ vs. 52.2\%$; 9,1.3\%$)の長いコンテキストのオラクルのバイナリ・ジャッジの精度と一致し、Leta、Mem0、A-Memのボネロニ補正(α=0.05/18$, $p_\text{min}=6.2\times 10^{31}$$, $8, 0.52$)に対して12の頭から頭までの応答品質のセル(4システム$\times$3 LLM judges)を獲得した。
ZenBrainは7層の神経科学にインスパイアされたメモリアーキテクチャである。
15の検証済み神経科学メカニズムを1つのメモリコーディネータで統一する -- 9つの基礎アルゴリズム(2要素シンプティックKG、vmPFC結合FSRS、シミュレーション選択睡眠、ベイズ信頼度、さらに5つ)と6つの予測的メモリアーキテクチャコンポーネント(NeuromodulatorEngine、ReconsolidationEngine、トリプルコピーメモリ、プライオリティMap、StableProtector、MetacognitiveMonitor)。
以前のシステムでは2つ以上の統合は行われていない。
ストレスアブレーション(60日、ウィルコクソン、10種)は15のメカニズムのうち9つのメカニズムが個別に重要になる(ΔQ$から-93.7\%$)一方で、中程度の条件は個々の貢献を隠蔽する。
Sim-Selection Sleepは、47.4%のストレージ削減(p \le 5.1\times 10^{-3}$); TripleCopyMemoryは30日間で$S(t)=0.912$を保ち、複数層ルーティングはLoCoMoで$+20.7\%、MemoryArenaで$+19.5\%のフラットベースラインを打ち負かす。
クロスプロジェクタバイアス指向チェック(Δ_\text{GPT-Anth}=-0.0001$ for ZB vs. $-0.049$ for Mem0)は、LLM-judge固有の欠点を除外する。
11,589のCIテストを備えたオープンソース。
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