EpisTwin: Neuro-Symbolische Architektur für verlässliche persönliche KI

Die Entwicklung von persönlicher Künstlicher Intelligenz wird derzeit durch die Fragmentierung von Nutzerdaten in isolierten Silos behindert. Zwar bietet Retrieval‑Augmented Generation einen Teil der Lösung, doch die ausschließliche Abhängigkeit von unstrukturierten Vektorähnlichkeiten verhindert die Erfassung latenter semantischer Topologien und zeitlicher Abhängigkeiten, die für ein ganzheitliches Verständnis notwendig sind.

Mit EpisTwin wird ein neuro‑symbolisches Framework vorgestellt, das generatives Denken in einen überprüfbaren, nutzerzentrierten Personal Knowledge Graph einbettet. Durch den Einsatz multimodaler Sprachmodelle werden heterogene, über verschiedene Anwendungen verstreute Daten in semantische Tripel überführt, wodurch eine strukturierte Wissensbasis entsteht.

Im Inferenzmodus koordiniert ein agentischer Steuermechanismus Graph‑Retrieval‑Augmented Generation mit Online‑Deep‑Visual‑Refinement. Dadurch werden symbolische Entitäten dynamisch im ursprünglichen visuellen Kontext verankert, was eine komplexe, kontextbewusste Schlussfolgerung über das persönliche semantische Netzwerk ermöglicht.

Zur Bewertung wurde das synthetische Benchmark‑Set PersonalQA‑71‑100 entwickelt, das realistische digitale Fußabdrücke simuliert. EpisTwin erzielt robuste Ergebnisse über eine Reihe führender Bewertungsmodelle hinweg und eröffnet damit einen vielversprechenden Weg zu vertrauenswürdiger, personalisierter KI.