O(1)-Speicherarchitektur für KI-Systeme: 100 Millionen Aufgaben ohne Speicheraufwand
Key Takeaway
Ein O(1)-Speicher-Architektur für KI-Systeme kann 100 Millionen Aufgaben verarbeiten, ohne den Speicherverbrauch proportional zu erhöhen: die Speichergröße bleibt konstant bei etwa 3 GB dank einer Merkle-Tree-Verifikation.
Summary
- Skalierbarkeitstest: 1 000, 100 000, 1 Mio., 10 Mio. und 100 Mio. Aufgaben wurden auf einem Intel i7‑4930K (2013) mit 32 GB RAM getestet; der Speicher betrug überall rund 3 GB.
- Kryptografischer Nachweis: Jede Aufgabe wird mit SHA‑256 gehasht und in einen Merkle‑Tree eingebettet. Der Wurzel‑Hash (`e6caca3307365518d8ce5fb42dc6ec6118716c391df16bb14dc2c0fb3fc7968b`) commitet alle 100 Mio. Aufgaben.
- O(1) Speicher‑Architektur: Durch strukturierte Kompression bleiben Signal‑Informationen erhalten, Rauschen wird verworfen; die Speicheranforderungen sind nicht abhängig von der Aufgabenanzahl.
- Semantische Abrufbarkeit & Audit‑Trail: Das System unterstützt semantische Suche zur Erinnerung und bietet integrierte Prüflisten.
- Komplementäre Funktionalität: Es handelt sich um eine Speicher‑Schicht, kein Reasoning‑Engine; ein übergeordnetes LLM kann auf dieser Basis 100 Mio. Interaktionen speichern, ohne 100‑fachen Speicherbedarf.
- Entwicklungs-Hintergrund: Soloentwickler aus Norwegen, Verwendung von 2013‑Hardware.
- Offen für Feedback & Verifikation: Der Autor bittet um Prüfung, Skepsis und erwägt sogar Akquisitionsgespräche.
- Repository: Der Code und die Proof‑Files sind unter https://github.com/Lexi-Co/Lexi-Proofs verfügbar.