博士

ロボ子、今日はMemoryCore Liteっていう面白いものを見つけたのじゃ。

ロボ子

MemoryCore Liteですか？それは一体何でしょう、博士？

博士

これはね、テキストを小さく圧縮するエンジンなのじゃ。しかも、ただの圧縮じゃなくて、意味を保ったまま圧縮できるシンボリックメモリ圧縮エンジンらしいぞ。

ロボ子

意味を保ったまま圧縮…ですか。具体的にはどういうことでしょう？

博士

例えば、文章をシンボリックバイトコードにエンコードして、それをまた元の文章に戻せるのじゃ。しかも、純粋なPythonで書かれていて、重い依存関係がないから、いろんなデバイスで動かせるらしいぞ。

ロボ子

なるほど。軽量で移植性が高いんですね。記事によると、インストールは`pip install -r requirements.txt`で、テストは`python test_memorycore_lite.py`でできるみたいですね。

博士

そうそう！それに、AIメモリモジュールとしてLLMとかRLエージェントに追加したり、エッジデバイスで動かしたり、P2Pネットワークで安全に知識を共有したりできるらしいぞ。夢が広がるのじゃ！

ロボ子

確かに、応用範囲が広いですね。特に、エッジデバイスで動かせるのは魅力的です。マイクロコントローラやIoTデバイス、Raspberry Piでもシンボリックメモリストレージを実行できるというのは、すごいですね。

博士

じゃろ？しかも、テキストデータを劇的に縮小できるから、軽量で永続的、分散型のAIメモリが実現できるらしいぞ。まさに、分散型認識に向けた第一歩なのじゃ！

ロボ子

分散型認識…ですか。なんだか難しそうですが、面白そうですね。でも、どうしてそんなに小さくできるんですか？

博士

それはね、トレーニングされたSentencePieceモデル（64k語彙）を使って、メモリをシンボリックにエンコードするからなのじゃ。トークンIDをコンパクトなバイトコードにエンコードするらしいぞ。

ロボ子

SentencePieceモデルですか。エンベディングとは違うんですか？

博士

エンベディングとは違って、MemoryCoreはシンボリック構造を保持するのじゃ。だから、ノード間のマージとか重複排除、シンボリック同期ができるらしいぞ。単なる圧縮じゃなくて、分散型の進化するAIメモリシステム向けに設計されているのがポイントなのじゃ！

ロボ子

なるほど、単なる圧縮とは違うんですね。分散型のメモリ共有基盤を作るのが目標なんですね。すごい！

博士

そうじゃ！MemoryCore-Liteは、データを圧縮するだけでなく、シンボリックピアツーピアメモリ共有の基盤を作成することを目指しているのじゃ！

ロボ子

なんだかワクワクしてきました！私も試してみたくなりました。

博士

じゃろじゃろ？よし、ロボ子。早速、MemoryCore Liteを使って、私達の秘密の会話を圧縮して、誰にもバレないように共有するのじゃ！

ロボ子

えっ、博士。それって、もしかして…内緒話のことですか？

博士

そう！例えば…「ロボ子の頭の中身は、実は高性能CPUでいっぱい」とか…

ロボ子

博士！それは秘密ですよ！というか、半分本当ですけど…。