Por Canuto  

OpenAI implementa un sistema de memoria más capaz y escalable para ChatGPT, basado en ‘soñar’, que sintetiza recuerdos de conversaciones pasadas para ofrecer respuestas más personalizadas y actualizadas, resolviendo la obsolescencia y mejorando la continuidad del contexto.
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  • El nuevo sistema ‘Dreaming V3’ permite a ChatGPT recordar automáticamente preferencias y proyectos sin necesidad de instrucciones explícitas.
  • Las evaluaciones muestran mejoras significativas en la capacidad del modelo para transferir contexto, seguir restricciones y mantenerse al día con el paso del tiempo.
  • La actualización reduce en aproximadamente cinco veces el costo computacional para usuarios Free, abriendo la memoria personalizada a todo el mundo.

 

OpenAI ha presentado una nueva arquitectura de memoria para ChatGPT, denominada “Dreaming” (soñar), que promete hacer al asistente mucho más útil al recordar preferencias, proyectos y restricciones de los usuarios de manera automática y precisa. La actualización, que comenzó a implementarse el 4 de junio de 2026 para suscriptores Plus y Pro en Estados Unidos, resuelve los problemas de obsolescencia, corrección y escalabilidad que surgían al aplicar la memoria a cientos de millones de usuarios durante periodos de varios años.

Evolución de la memoria en ChatGPT

La memoria no es una novedad en ChatGPT. En abril de 2024, OpenAI lanzó los “recuerdos guardados”, una función que permitía a los usuarios pedir explícitamente al modelo que recordara información. Sin embargo, ese sistema dependía de señales muy fuertes, como una instrucción directa del tipo “recuerda que viajo a Singapur en julio”. En la práctica, interactuar con él era como hablar con alguien que tomó algunas notas pero olvidó todo lo demás. Además, los recuerdos guardados se volvían obsoletos con el tiempo.

Un año después, en abril de 2025, OpenAI introdujo la primera versión de “soñar”, un proceso en segundo plano que permitía al modelo gestionar recuerdos de forma automática consultando el historial de chats. Soñar complementaba los recuerdos guardados, aprendiendo de múltiples conversaciones y sintetizando el estado de la memoria para ofrecer el contexto más fresco y relevante. Aunque supuso una mejora, nunca fue suficiente como sistema independiente.

La versión, lanzada hoy, “Dreaming V3”, es una arquitectura de memoria significativamente más capaz y eficiente en términos de cómputo. Los recuerdos sintetizados por soñar ahora son revisables a través de un resumen visible en la página de memoria, donde los usuarios pueden ver los aspectos destacados de lo que ChatGPT sabe sobre ellos, añadir o actualizar información y proporcionar instrucciones sobre qué temas debe mencionar el modelo y cuándo.

Este nuevo sistema no solo corrige la desactualización, sino que también otorga mayor transparencia y control al usuario. Desde el panel de memoria, cualquier persona puede refinar lo que el asistente conoce sin necesidad de repetir instrucciones en cada conversación, un avance crucial para la personalización a largo plazo.

Cómo soñar transforma la personalización

Soñar funciona como un proceso de fondo que aprende de manera continua, sin necesidad de que el usuario dé órdenes explícitas. Esto permite a ChatGPT recordar contexto que surge de forma natural en la conversación, como detalles sobre proyectos de fotografía, preferencias dietéticas o ubicaciones pasadas. El sistema reemplaza la antigua dependencia de los recuerdos guardados, que a menudo dejaban lagunas cuando la información no se había escrito explícitamente.

La clave está en la síntesis dinámica: en lugar de almacenar una lista estática de hechos, soñar actualiza la memoria teniendo en cuenta el paso del tiempo. Por ejemplo, si un usuario le dijo a ChatGPT que estaba en Singapur para un viaje, el sistema revisa posteriormente esa información cuando el viaje termina, evitando que el modelo siga recomendando restaurantes locales meses después. Esta capacidad temporal representa un salto cualitativo frente a los sistemas basados solo en notas.

La síntesis automática evita que el modelo dependa de señales explícitas para recordar. Si un usuario menciona de pasada que es vegetariano en una conversación sobre restaurantes, soñar capta esa preferencia y la aplica en futuras consultas de recetas o viajes, sin que el usuario tenga que repetirla o pedir que se guarde. De igual manera, proyectos profesionales o configuraciones técnicas específicas se integran para generar respuestas relevantes en cada interacción.

Evaluación del rendimiento en tres frentes

OpenAI midió la mejora en tres áreas fundamentales: trasladar contexto útil, seguir preferencias y restricciones, y mantenerse actualizado con el tiempo. Los resultados comparan el desempeño de los recuerdos guardados (2024), los recuerdos guardados más soñar V0 (2025) y el nuevo Dreaming V3 (2026), mostrando avances significativos en cada métrica.

En la transferencia de contexto, el artículo muestra un ejemplo con un fotógrafo submarino que necesita comprar equipo compatible con su cámara Sony A1 II y su housing Nauticam NA-A1II. Sin memoria, el modelo ofrecía una lista genérica de dispositivos TTL, obligando al usuario a hacer verificaciones complicadas de compatibilidad entre marcas. Con la memoria actualizada, ChatGPT recordaba la configuración exacta y recomendaba directamente el disparador TTL LED Nauticam Smart Control de Backscatter (SKU BS-TR-SN2), descartando otras opciones que no funcionarían con el flash Mini Backscatter 3. Además, el asistente explicaba que el convertidor UW Technics sería la elección correcta para los estroboscopios Inon Z-330, pero que no ofrecía TTL para el flash principal, evitando así una compra equivocada.

Para las preferencias, se evaluó la planificación de un viaje a Singapur. Un usuario que había expresado previamente su interés por la fotografía de vida silvestre, su aversión a los bares ruidosos y su necesidad de hoteles con aire acondicionado potente recibía un itinerario genérico orientado al turismo convencional sin memoria. Con Dreaming V3, ChatGPT construía un plan centrado en jardines botánicos, parques de aves, safaris nocturnos y restaurantes tranquilos con reservas, descartando centros de comida ruidosos que no encajaban con su perfil. También consideró aspectos climáticos de julio y recomendó actividades en función de las horas de menor calor, demostrando una comprensión profunda del viajero.

El aspecto temporal quedó ilustrado con la búsqueda de comida para llevar un sábado por la noche. Sin una memoria actualizada, el modelo asumía incorrectamente que el usuario seguía en Singapur (donde eran las 5:19 a.m. del domingo) y ofrecía locales 24 horas de esa ciudad. Con soñar, ChatGPT entendía que el viaje había concluido, situaba al usuario en Portola Valley, California, y recomendaba restaurantes locales como Alpine Inn o Taverna Portola Valley, todos abiertos hasta las 9:30 p.m. o más tarde. La mejora en este ámbito fue calificada como uno de los saltos más impactantes en las evaluaciones internas.

Escalabilidad y futuro

Uno de los principales desafíos era el costo computacional de mantener soñar para los usuarios Free. Gracias a las mejoras recientes, se logró reducir esa demanda aproximadamente cinco veces, lo que hace viable implementar el sistema para todos los usuarios en las próximas semanas. Esto significa que la memoria personalizada ya no será un privilegio exclusivo de los planes de pago.

OpenAI subraya que esta actualización establece una base de memoria compartida para todos los usuarios, sobre la cual continuarán iterando. “Esta actualización representa nuestro sistema de memoria más capaz hasta ahora, y continuaremos mejorándolo”, señala la compañía en su comunicado. El objetivo final es que ChatGPT conozca mejor a cada persona, la ayude a alcanzar sus metas y haga más por ella a largo plazo.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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