Antes usaba IA para organizar un sector, lo que más me molestaba no era que no pudiera analizar, sino que cada vez que iniciaba un nuevo diálogo, tenía que volver a alimentar todo el contexto.
Sitios web, tweets, artículos largos, actas de reuniones, todo metido de una vez; el contexto se vuelve un lío cada vez más grande; si no lo meto, parece que se olvida, y todo lo que hablamos hace unos días se pierde por completo.
Esto es en realidad una contradicción que muchas aplicaciones de IA tienen: el modelo puede leer mucho contenido a la vez, pero lo que realmente se queda es muy poco. Lo que se llama "contexto largo" muchas veces solo significa volver a pegar la información, y no implica que haya un sistema de memoria que funcione a largo plazo.
Creo que lo más útil de MemSync de OpenGradient no es hacer que la IA recuerde algo como "qué te gusta", sino que se puede usar para construir una base de datos de investigación que se actualiza a largo plazo.
Por ejemplo, cuando estoy siguiendo un sector, puedo entregar a MemSync el contenido del sitio web, la presentación del proyecto, las cuentas sociales y los registros de chat anteriores. Automáticamente extraerá la información importante, y luego distinguirá qué son hechos a largo plazo y cuáles son solo eventos temporales.
La próxima vez que pregunte "¿qué ruta ha cambiado recientemente este equipo?", no necesito volver a alimentar todo el material al modelo, sino que primero buscará en la memoria el contenido realmente relevante y luego lo pasará a la IA para que continúe analizando.
Esta experiencia es bastante importante, porque cuando se hace investigación, lo que más se teme es que con tanta información, no se pueda encontrar el enfoque.
Los desarrolladores pueden integrarlo a través de REST API, y también pueden probar la extracción de memoria, búsqueda y generación de perfiles de usuario en la aplicación de MemSync. Para aquellos que trabajan como asistentes de investigación, atención al cliente o aplicaciones de acompañamiento a largo plazo, la entrada no es complicada.
Por supuesto, el sistema de memoria también puede cometer errores. Si los mensajes temporales se consideran hechos a largo plazo, el juicio posterior puede desviarse, así que es imprescindible actualizar, limpiar y revisar manualmente de manera regular.
Pero estoy de acuerdo con la dirección en la que resuelve el problema: una buena IA no es aquella que memoriza toda la información, sino aquella que cuando es necesario, puede encontrar justo la información útil en el momento adecuado.
$OPG @OpenGradient #OPG
Sitios web, tweets, artículos largos, actas de reuniones, todo metido de una vez; el contexto se vuelve un lío cada vez más grande; si no lo meto, parece que se olvida, y todo lo que hablamos hace unos días se pierde por completo.
Esto es en realidad una contradicción que muchas aplicaciones de IA tienen: el modelo puede leer mucho contenido a la vez, pero lo que realmente se queda es muy poco. Lo que se llama "contexto largo" muchas veces solo significa volver a pegar la información, y no implica que haya un sistema de memoria que funcione a largo plazo.
Creo que lo más útil de MemSync de OpenGradient no es hacer que la IA recuerde algo como "qué te gusta", sino que se puede usar para construir una base de datos de investigación que se actualiza a largo plazo.
Por ejemplo, cuando estoy siguiendo un sector, puedo entregar a MemSync el contenido del sitio web, la presentación del proyecto, las cuentas sociales y los registros de chat anteriores. Automáticamente extraerá la información importante, y luego distinguirá qué son hechos a largo plazo y cuáles son solo eventos temporales.
La próxima vez que pregunte "¿qué ruta ha cambiado recientemente este equipo?", no necesito volver a alimentar todo el material al modelo, sino que primero buscará en la memoria el contenido realmente relevante y luego lo pasará a la IA para que continúe analizando.
Esta experiencia es bastante importante, porque cuando se hace investigación, lo que más se teme es que con tanta información, no se pueda encontrar el enfoque.
Los desarrolladores pueden integrarlo a través de REST API, y también pueden probar la extracción de memoria, búsqueda y generación de perfiles de usuario en la aplicación de MemSync. Para aquellos que trabajan como asistentes de investigación, atención al cliente o aplicaciones de acompañamiento a largo plazo, la entrada no es complicada.
Por supuesto, el sistema de memoria también puede cometer errores. Si los mensajes temporales se consideran hechos a largo plazo, el juicio posterior puede desviarse, así que es imprescindible actualizar, limpiar y revisar manualmente de manera regular.
Pero estoy de acuerdo con la dirección en la que resuelve el problema: una buena IA no es aquella que memoriza toda la información, sino aquella que cuando es necesario, puede encontrar justo la información útil en el momento adecuado.
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