Factual Recall 82.8% 달성한 Dreaming V3의 자동 컨텍스트 합성 메모리 구조

Context

사용자의 명시적 명령에 의존하던 기존의 정적 메모리 방식은 데이터 누락이 잦고 유연성이 부족한 한계를 가짐. 이로 인해 사용자 맞춤형 응답을 위한 컨텍스트 유지 비용이 높고 기억의 지속성이 낮았던 구조적 문제 존재.

Technical Solution

• 백그라운드 프로세스를 통한 대화 이력 전수 분석 및 사용자 프로필 자동 합성 구조 채택
• 명시적 저장 단계 없이 컨텍스트를 실시간으로 업데이트하는 Continuous Synthesis 로직 구현
• 시간 흐름에 따라 정보를 갱신하는 Temporal Awareness 설계를 통해 과거 데이터를 현재 상태로 자동 변환
• 단순 Lookup Table 방식에서 탈피하여 사용자 상태를 추적하는 Running Model 형태로 아키텍처 전환
• 연산 효율성을 5배 개선하여 수억 명의 무료 사용자에게 제공 가능한 Scale-out 기반 마련
• 상충하는 선호도 발생 시 사용자에게 확인을 요청하는 Conflict Resolution 메커니즘 도입