AI가 어떤 작업을 수행하면서 새로운 패턴을 발견했다고 해보자.

그 경험이 유용할 수는 있지만 곧바로 시스템 전체의 영구적인 진실이라고 보기는 어려움.

DAPPOS의 Compound Memory는 durable knowledge와 함께 episodic learnings를 별도의 층으로 결합합니다. 다른 공식 기술 설명에서는 이를 bubble-driven episodic learnings라고 표현합니다.

쉽게 보면 episodic 쪽은

“세상은 반드시 이렇게 작동한다”

보다는

“최근 이런 상황에서 이런 경험과 학습이 있었다”

에 더 가까운 정보 형태로 이해할 수 있음.

AI가 새로운 경험에서 빠르게 배우면서도 모든 경험을 곧바로 장기 지식과 동일시하지 않는 구조가 필요한 이유임.