Muito obrigado pelo comentário, esse tipo de análise é exatamente o motivo pelo qual resolvi compartilhar o paper publicamente. Fico feliz de ver que você realmente leu o material com profundidade e levantou pontos extremamente relevantes.

Sobre as observações:

• Qualidade do sumário
Perfeito, esse é, de fato, um dos fatores mais sensíveis em qualquer arquitetura de memória baseada em compressão. O DREAM tenta mitigar isso ao tratar cada Episodic Unit como um artefato explícito, com opt-in e possíveis metadados (topic, importance score). Mas concordo totalmente: modelos de sumarização mais robustos e pipelines de validação podem elevar bastante a qualidade final.
Isso é algo que pretendo expandir na próxima revisão.

• TTL baseado apenas no EU, e não no assunto geral
Excelente ponto, e faz total sentido.
O ARM 1.0 calcula retenção com base nas revisitas do EU individual, mas realmente existe espaço para um mecanismo complementar no nível do tópico, onde vários EUs relacionados compartilham um contador de relevância mais global.
Gostei muito da sua observação e pretendo registrar isso como proposta para o ARM 2.0.

• Citação ao Cassandra
Você tem razão ao notar o risco de entrar em detalhes de tecnologia sem abrir a discussão para alternativas. O Cassandra foi citado apenas como exemplo de uma tecnologia distribuída compatível com o sharding natural do padrão, mas concordo que vale deixar mais claro que o DREAM é totalmente agnóstico a storage e pode ser implementado sobre diversas arquiteturas (Cassandra, Scylla, DynamoDB, pgvector, Qdrant etc.).
Vou ajustar isso na próxima versão do documento.

• Busca exclusivamente semântica (embeddings)
Ótima observação também.
O DREAM define o lifecycle da memória — mas não restringe o método de busca. A implementação base usa embeddings apenas como baseline, mas o padrão é totalmente compatível com:
GraphRAG (eu estou estudando uma variação disso para ligar EUs por tema)
Agentic RAG
reranking neural (cross-encoder)
multi-vector search
híbrido BM25 + embeddings
A sua sugestão faz bastante sentido e é uma área que quero aprofundar melhor num capítulo dedicado.

Mais uma vez, obrigado por dedicar tempo para analisar o paper e levantar pontos tão sólidos. Esse tipo de feedback é extremamente valioso nesta fase inicial, e me ajuda muito a evoluir o padrão tecnicamente.

Se você tiver interesse, estou revisando alguns pontos para a versão 1.1 e ficaria feliz em ouvir ainda mais insights.

Aproveito de deixo aqui também o link para o repositório do GitHub onde criei uma versão de demonstração do que foi pensado para a arquitetura: https://github.com/MatheusPereiraSilva/dream-architecture

Saúde e sucesso para você também! 🙏🚀