(Resumo + apresentação curta) Modelos de IA generativa (LLMs e modelos de difusão/vídeo) alcançam resultados de ponta em tarefas isoladas, mas sofrem de Fragmentação Contextual em fluxos de trabalho temporais, levando ao desvio de continuidade e retrabalho humano caro. Este artigo introduz o Protocolo Mnemosyne, uma camada de orquestração baseada em vetores projetada para manter consistência semântica e visual em sistemas generativos heterogêneos, enquanto impõe Soberania Local-primeiro para a propriedade intelectual do estúdio. Mnemosyne operacionaliza a continuidade como um portão de verificação em tempo discreto e fechado para falhas (um produto conjuntivo de restrições) avaliado em sequências de quadros, com um mecanismo explícito de reversão + reamostragem localizada antes da renderização final. Simulações preliminares demonstram reduções substanciais nas taxas de alucinação de continuidade sob restrições definidas. O que há de novo em (v1.6 Métricas o texto do artigo é CC BY 4.0.
Mert Kerem Salman (Mon,) estudou esta questão.