Vi løser problemet med “stateless” AI. Ved at adskille hukommelse fra generering giver 4D stabil kontinuitet over tid — med forudsigelig svartid og lavere omkostninger.
Moderne sprogmodeller er i praksis historieløse. For at “huske” genindlæser de historik som tekst eller henter tekstuddrag via RAG. Over tid øger det omkostningerne, skaber forsinkelser og svækker sammenhængen.
4D Cognitive Memory Architecture er et selvstændigt system, der strukturerer historik, situationer og viden som relationer over tid — ikke som flad tekst.
Hukommelsen håndteres som eksplicit tilstand (state); sprogmodellen genererer kun svar inden for det mandat og den kontekst, 4D leverer.
Privacy-by-design, bruger-ejede data og en on-device mulighed er kerneprincipper i arkitekturen.
Vi bygger ikke en sprogmodel. Vi bygger et memory-layer: et infrastrukturlag, der giver AI-systemer kontinuitet over tid.
Vores principper: privacy-by-design, bruger-ejet data og mulighed for on-device deployment — designet til trust og governance.
IP: 4D Cognitive Memory Architecture: PCT indsendt. Yderligere patentfamilier er undervejs (Empathic Memory: klar til indsendelse; Embodied/Robotics: under justering).
Benchmark: 98,6% score i LoCoMo-inspirerede tests tilpasset dialog.
* Original LoCoMo er designet til dokumenter, ikke samtale; dette er ikke en officiel LoCoMo-certificering.Reference-platforme: Lemno (Beta v0.3) & MadplanerAI (reference use-case). Bruges til teknisk modning af 4D API’et.
Nej. Vi bygger et hukommelseslag — ikke en LLM. 4D fungerer som infrastruktur og er model-agnostisk kompatibel med alle standard LLM’er.
RAG henter tekstuddrag. 4D styrer struktureret tilstand, tid og relationel kontinuitet.
Forudsigelig kontekststørrelse → forudsigelig svartid over tid.
Privacy-by-design, bruger-ejede data og en on-device mulighed er fundamentale arkitektoniske principper.
We solve the statelessness problem. By separating memory from generation, 4D gives AI stable continuity over time — with predictable latency and lower token cost.
Modern LLMs are effectively stateless. To “remember,” they reload long histories as text or retrieve passages via RAG. Over time that increases cost, creates latency spikes, and weakens continuity.
4D Cognitive Memory Architecture is a standalone memory system that structures history, situations and knowledge as relationships over time — not flat text.
Memory is handled as explicit state; the LLM only generates within the context and mandate provided by 4D.
Privacy-by-design, user-owned data, and an on-device option are core architectural principles.
We’re not building an LLM. We’re building a memory layer — infrastructure that gives AI systems continuity over time.
Principles: privacy-by-design, user-owned data, and an on-device deployment option — designed for trust and governance.
IP: 4D Cognitive Memory Architecture: PCT filed. Additional patent families are in progress (Empathic Memory: ready to file; Embodied/Robotics: under adjustment).
Benchmark: 98.6% score in LoCoMo-inspired tests adapted to dialogue.
* Original LoCoMo is designed for documents, not conversations; this is not an official LoCoMo certification.Reference Platforms: Lemno (Beta v0.3) & MadplanerAI (reference use-case). Used to mature the 4D API.
No. 4D is a standalone memory layer, separate from generation. It integrates with existing LLMs and is model-agnostic.
RAG retrieves passages. 4D manages structured state, time, and relational continuity.
Predictable context size → predictable latency over time.
Privacy-by-design, user-owned data, and an on-device option are core architectural principles.