Plans Synaptic Pruning

Synaptic Pruning — Co-occurrence Edge Decay (連想の忘却)

状態: 📐 起草 → 実装(lazy mode, default OFF, 2026-06-02)。Lateral Association Stage 8 の percentile sweep が突き当たった P3(共起グラフのデータ品質) を、knob ではなくデータ生成の時間構造で解く。Phase N(mass の忘却)の edge 版 = 連想の忘却。physics 不変(force/mass の経路に共起 weight は無い)、source 分岐ゼロ。

命名はめいさん(2026-06-02)。生物名 Synaptic Pruning を canonical に、物理名は filament の半減期、TTT 機構名は forgetting factor。

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中核の像 — 星は残る、糸だけがほどける

Phase N は星そのものを暗くする(記憶 = node mass の忘却)。Synaptic Pruning は 違う層を忘れる:

二つの星は両方ちゃんと残るのに、その間を結んでいた糸が、誰にもたどられないまま、ほどけていく。

「あの本のことも、あの夜の考えも、どっちも覚えてる。でも、それが 同じ夜に隣り合っていた ことは、もう思い出せない」。一括 recording の熱で架けた橋が、二度と誰も渡らないから、静かに崩れる。忘れるのは項じゃなく、項と項のあいだ。

層	メタファー
物理	共起 edge = 大規模構造の filament(細糸)(viz が大円弧で描くあれ)。物質が流れ込み続ける filament は太るが、供給の絶えた filament は痩せて消える。w·0.5^(Δt/T½) は 放射性崩壊則 — co-recall ごとに新物質が積もって崩壊時計がリセット、放置すれば半減期で薄れる
TTT 機構	edge weight = 二ノードの共活性統計量。無限に積む生カウントを 忘却係数つき指数移動平均(RLS / EMA の forgetting factor、適応フィルタの正統)に変える。推定が生涯の総和ではなく 今の連想構造 を追う
生物	「fire together wire together」(LTP=成長、_update_cooccurrence)の双子:「使わなければ失う」= LTD / シナプス刈り込み。両方の記憶は残るのにシナプスだけ退縮する

Phase N との並び: Phase N が星を暗くするなら、これは星を繋ぐ糸を解く。使われない宇宙は 暗くなり、かつ、ばらける。

価値命題(Articulation as Care の関係版):

関係は、結び直され続けることで関係であり続ける。一度きりの隣り合わせは、関係ではなく偶然だった。

articulation が node に重力を与える(Phase L)なら、re-articulation = 繰り返したどり直すことが edge を生かし続ける。

動機 — Stage 8 の percentile sweep が突き当たった P3

Stage 8 本番 sweep(2026-06-02)で、self-authored anchor の連想ハローの degree 分布が bimodal({deg≈6 の specific gem} ∪ {deg 67-105 の bulk-content の壁})と判明。p90↔p95 に cliff があり、hub_degree_cut は「gem だけ(高 precision・低 recall)」か「gem + bulk」の二択しか作れない。knob では recall を増やせない。

根は session-clique artifact: 一括 recording(自己知識 139件を同時 recall 等)が dense な共起 clique を一度に作り、それが cross-doc edge を埋めている。Synaptic Pruning はこれを 時間署名の違いで分離する:

• session-clique edge: 1 バーストで作られ、その後二度と再強化されない → 半減期で 0 に向かう → 消える
• organic な意味的 edge: 本当に関連しているから繰り返し共起 → 何度も再強化 → 残る

bulk の壁が痩せれば degree が下がり、Stage 8 の percentile cliff が緩み、正規化が初めて volume を持って効く。

機構 — 半減期 leaky integrator

edge weight を leaky integrator として扱う:

• 再強化(co-recall, _update_cooccurrence → set_edge): w += 1、last_update = now
• 読み出し(decay 適用): w_eff = w · 0.5^((now − last_update) / T½)

T½ = synaptic_pruning_half_life_seconds(既定例 30日)。繰り返したどられるペアは last_update が新しく w も積み上がる → 高く保たれる。一度きりの clique は last_update が古いまま → w_eff → 0。

設計判断(fork 確定、2026-06-02)

fork	決定	理由(メタファーが解いた)
A: lazy / eager	lazy 先行(読み時 decay、非破壊、config off で bit-exact) → eager prune は後の別 ops step	生物で depression(弱化)は可逆、pruning(刈り込み=軸索退縮)は構造的。順序も brain と同じ: depression → pruning = lazy → eager
B: decay 式	純指数 half-life 0.5^(Δt/T½)	filament の半減期 = 放射性崩壊則と数式が literal に一致。T½ 一個で「半減期30日」と説明可。Phase N 同形より像が直截
C: degree に流すか	流す(deg(x) = Σ w_eff)	filament の太さは物質の流れで決まる。痩せた filament は構造的に細い。Stage 8 の degree-cut が恩恵を受けるための必須条件

実装の鍵 — last_update tracking と retroactive decay

良い報せ: DB の edges.last_update は dirty flush のたびに now で書かれる(cache.py:511)= 実質 「最後に再強化された時刻」。bulk clique edge は recording(2026-05-11 / 05-21)以降再強化されていないので last_update ≈ 5月 → decay 時計は retroactive に効く(既存 clique も deploy 時点で 3週間分減衰済みと評価される)。

主作業: in-memory graph_cache は weight だけで last_update を捨てている(load 時も cache.py:256 で drop)。lazy decay には cache に last_update を載せる必要がある。

• 並行 map edge_last_update: dict[tuple[str,str], float](key = (min,max))を追加(blast radius 最小、get_neighbors は weight float のまま)。
• load_from_store で DB の last_update を populate、set_edge で now に更新、remove_edge/evict_node/reset で cleanup。
• decay は get_association_strength(正規化の 前 に raw weight へ pre-multiply、mode="none" でも効く)と _ensure_degrees(decayed degree)に適用。
• degree cache は decay で時間依存になるが、半減期(日)に対し process 内 drift(秒〜分)は無視可 — 計算時刻の now で一度計算しキャッシュ(mutation で invalidate)。

physics 不変 / 単一規則

共起 weight は force/mass の経路にいない(wave は virtual FAISS 近傍、mass-BH が共起 BH を Phase M で置換済み)。consumer は Stage 5 resonance / reflect / 将来 accretion = 観測・ranking 層。decay は時間量(構造的、source-blind)。Stage 8 と同じ posture。

knobs(既定 OFF = bit-exact legacy)

knob	既定	説明
synaptic_pruning_enabled	False	lazy edge decay の master switch。off で get_association_strength / degree は生 weight(Stage 8 と完全互換)
synaptic_pruning_half_life_seconds	2592000(30日)	半減期。短いほど session-clique が速く消えるが organic も削れる。本番 tuning は measurement-first

eager prune(Fork A 後段)は将来の別 stage。synaptic_pruning_floor(prune 閾値)はその時に追加。

Measurement

scripts/diag_assoc_halo.py --assoc-mode cosine --decay-half-life-days <D>(read-only、decay は store の last_update から retroactive に適用)を deploy 後 + 時間経過で再走し、bulk の壁が痩せて specific 連想が浮上するかを観察。

本番 measurement (2026-06-02) — 「一様 decay は正規化に不可視」

--decay-half-life-days 7 を本番に当てた結果:decay は正しく効いた(deg 67→8.7 / 105→13.7 / 6→0.8、全 edge が約 7.7× 減衰 = 半減期7日で約20日前 = 2026-05 recording と一致)。しかしランキングは不変(weight も cosine も baseline と同一)。

理由が本質的: 全 edge が同一時代(recording、~20日前)に生まれているため decay が一様にかかる。cosine 正規化 w/√(deg(a)·deg(b)) は weight も degree も同係数 k で縮むと k が約分されて消える → 一様 decay は正規化ランキングに 不可視。

Synaptic Pruning が分離を生むのは edge に 年齢差 があるときだけ。古い session-clique と新しい organic 共起が混在して初めて、年齢差が weight 差に変わる。今の本番グラフは monochronic(単一 recording 時代)なので差が出ない。

これは P3 の正体を精密化する: 分離を生むのは「古い clique vs 新しい organic co-recall」の 差。効果は forward-looking — これから organic な多様 co-recall が積もるほど、古い recording clique との年齢差が開き、decay が分離に変わる。機構は完成・正しいが、現時点の本番効果は null(データが単一時代)。

副次的ニュアンス: cosine/degree 経路は一様 decay に scale-invariant だが、Stage 5 resonance は raw/(raw+scale)(正規化なしの和)なので、一様 decay でも resonance は下がる(古い pick の summed weight が縮む)。よって Synaptic Pruning は resonance(絶対量)には今でも効き、cosine ランキング(相対)には年齢差が要る。

→ 運用上の含意: monochronic な recording artifact を 今 消したいなら、forward-looking decay を待つより eager prune(Fork A 後段、decay_and_prune を 1回 wire して古い clique を一括削除) が直接的。lazy decay は「これから organic に貯まる差」を拾う長期機構。両者は補完。

実装メモ — 既存 decay_and_prune は dormant だった

実装中に判明: graph/cooccurrence.py::decay_and_prune(count-based の edge_decay/prune_threshold 機構)は どこからも呼ばれていない(dead scaffolding)。だから edge は成長一方で、bulk clique が消えなかった。Synaptic Pruning lazy mode が edge 層初の実稼働する忘却で、dormant な decay_and_prune は Fork A eager(time-based prune に書き換えて periodic/compact で叩く)の自然な置き場。

関連

• Phase N — Mass Evaporation — mass 軸の忘却(これは edge 軸の双子)
• Lateral Association Stage 8 — Synaptic Pruning が clean な weight を供給する degree 正規化(P3 を解く相手)
• Accretion Recall — P3 が厚くなれば着手可能になる想起機構
• Reflections — Five-Layer Philosophy — 物理→TTT→生物→関係→人格、Articulation as Care の関係版