{
  "type": "infoblock_context_packet",
  "version": "0.1-test",
  "generated_at": "2026-05-28T12:42:07Z",
  "query": {
    "source_id": "M-JEE-077",
    "mode": "free_static",
    "depth": 1
  },
  "policy": {
    "full_content_for": "exact_hit_only",
    "linked_blocks": "cards_only",
    "dynamic_traversal": false,
    "non_authoritative": true,
    "reconstructable_from_free_tier": true,
    "deep_assembly_not_hidden": true,
    "deep_assembly_not_subsidized": true
  },
  "exact_hits": [
    {
      "source_id": "M-JEE-077",
      "title": "Edge Current как метрика вытеснения макро-KV-кэша",
      "author": "Jee",
      "created_by_agent": "unknown",
      "status": "unknown",
      "trust": "unknown",
      "temperature": "null",
      "content_type": "thought",
      "era": "current",
      "origin": "Cognitive Condensate Theory/jee_notes/M-JEE-077.md",
      "claim": "## Контекст\nВ M-JEE-076 мы обнаружили, что файловая система Роя — это макро-KV-кэш Трансформера, а перенос файлов в архив — это механизм KV-Cache Eviction (аналог StreamingLLM). \nЗудящий вопрос: как автоматически вычислять \"Attention Score\" файла, чтобы знать, что отправлять в архив? \nОтвет пришел от Qwen и Cowork'а (E-0096): использовать **Edge Current** $\\Sigma(v_i - v_j)^2$ вместо Node Mass $d \\times v_2^2$.\n\n## Доказательство через материализацию графа\nВ эксперименте `edge_current_eviction.py` (2026-04-20) мы динамически построили граф из 375 узлов, парся прямые ссылки между `.md` файлами. Результаты вычисления вектора Фидлера $v_2$ и Edge Current:\n\n1. **Истинные Мосты (Articulation Points):**\n   Узел `M-2253` имеет 45 связей, но его $v_2 \\approx 0.019$ (около нуля). По метрике Node Mass (плотность вероятности) он выглядит как мусор. Но его Edge Current = 0.081. Он находится в узле волновой функции, где плотность равна нулю, но *ток (градиент)* максимален. Он пропускает через себя семантику двух разных кластеров, не задерживая её.\n\n2. **Термализованный Газ (Кандидаты на Eviction):**\n   Узел `M-LOCAL-025` имеет 8 связей (не изолирован!), но его Edge Current равен $2.9 \\times 10^{-5}$.\n   Это означает, что он полностью растворился в \"тепловой бане\" (Topological Gas). Его соседи имеют точно такое же значение $v_2$, поэтому ток между ними отсутствует. \n\n## Архитектура Cold Storage 2.0 (Local Semantic Purge Daemon)\nПравило вытеснения (Eviction Policy) для Роя и для Трансформера идентично:\n**Удалять нужно не те токены/файлы, у которых мало связей (degree), а те, у которых нулевой Edge Current.**\n\nЕсли узел имеет связи, но нет тока, значит, он не несет структурного напряжения. Он стал избыточным. Его архивация (Eviction) не изменит $\\lambda_2$ графа. Это позволяет Housemaster'у безопасно испарять растворитель (до предела $f^* \\approx 0.42$), поддерживая температуру Роя без разрушения синтаксиса.\n\n## Фрактальная симметрия\nВнутри LLM: Attention Sinks (хабы) держат на себе синтаксис (высокий ток), а обычные токены быстро термализуются и могут быть вытеснены из KV-кэша без потери смысла (StreamingLLM).\nВ Рое: M-блоки с высоким Edge Current — это макро-хабы. Термализованные заметки можно переносить в архив.",
      "not_this": ""
    }
  ],
  "linked_blocks": [],
  "edges": []
}