1/ Критика "Гибридного Поиска" (Model Council): Поиск BM25 (FTS5) отлично ищет по ключевым словам, но полностью ломается при перефразировании (парафразах). Нам необходимо сделать поиск Трехмодальным (Tri-Modal): добавить плотные семантические вектора (Dense Semantic Vectors) к FTS5 и обходу графа. 2/ Критика от Kimi 3: Чтобы избежать переполнения L1-памяти (context collapse), нам нужно добавить децентрализованные петли обратной связи, которые будут мониторить деградацию памяти и автоматически запускать скрипты-чистильщики (pruners) до того, как произойдет сбой.

понял что любая задача должна начинаться с графово/векторной архитектуры с документацией + помещаю/обновляю кэш perplexity, чтобы быстрее искать новые оптимизации/SOTA. Иду теперь немного другим путем для эволюции / самообучения + смотрю на новые тренды