La ventana de contexto del modelo AI muestra la capacidad del modelo para «recordar» la información, que aumenta con el tiempo. Sin embargo, los investigadores han propuesto nuevas formas de aumentar la memoria a largo plazo en los modelos de IA. Esto se debe a que varias sesiones a menudo no logran mantener el contexto.
Dhravya Shah, un fundador de 19 años, está tratando de resolver el problema en este campo construyendo una solución de memoria llamada SuperMemory para aplicaciones AI.
Originario de Mumbai, India, Shah comenzó a construir bots y aplicaciones para los consumidores hace unos años. Vendió el bot a las herramientas de redes sociales para formatear tweets y a capturas de pantalla atractivas.
El fundador, que se estaba preparando para el examen de ingreso para ingresar a IIT (Instituto de Tecnología de la India), ganó mucho dinero con la venta y decidió mudarse a los Estados Unidos para asistir a la Universidad Estatal de Arizona.
Después de la reubicación, trató de crear algo nuevo cada semana durante 40 semanas. Durante esas semanas construyó una supermemoria (que inicialmente se llamaba un contexto arbitrario) y lo colocó en GitHub. En ese momento, esta herramienta le permitió chatear con sus marcadores de Twitter.
La versión actual de la herramienta extrae «memoria» o ideas de datos no estructurados, ayudando a las aplicaciones a comprender mejor el contexto.
Shah aseguró una pasantía en Cloudflare en 2024, donde trabajó en IA e infraestructura. Más tarde trabajó como líder relacionado con el desarrollador en la compañía. Durante este tiempo, los asesores, incluido Cloudflare CTO Dane Knecht, pidieron convertir la súper memoria en un producto.
Este año decidió construir una súper memoria a tiempo completo.
Actualmente descrita como una API de memoria universal para aplicaciones AI, SuperMemory crea gráficos de conocimiento basados en datos que manejan el contexto del usuario. Por ejemplo, puede admitir consultas que abarcan una entrada de un mes para una aplicación de escritura o diario, o buscando aplicaciones de correo electrónico. La solución también permite la entrada multimodal, lo que permite que el editor de video recupere los activos relacionados de una biblioteca en un mensaje particular.
La compañía dice que las nuevas empresas pueden ingerir todo tipo de datos, incluidos archivos, documentos, chats, proyectos, correos electrónicos, PDF y flujos de datos de aplicaciones. La función ChatBot y Noter Taker permiten a los usuarios agregar notas al texto, agregar archivos y enlaces, y conectarse a aplicaciones como Google Drive, OneDrive y conceptos. También hay una extensión de Chrome que le permite agregar fácilmente notas de su sitio web.
«Nuestra fuerza central es extraer información de todo tipo de datos no estructurados y proporcionar más contexto para las aplicaciones sobre los usuarios. Cuando trabaja más allá de los datos multimodales, la solución es adecuada para todo tipo de aplicaciones de IA, desde clientes de correo electrónico hasta editores de video», dijo Shah.
Supermemory ha obtenido $ 2.6 millones en fondos semilla dirigidos por Susa Ventures, Browder Capital y SF1.VC. La ronda también incluye inversores individuales como Knecht de Cloudflare, el jefe de Google AI Jeff Dean, el gerente de productos de Deepmind, Logan Kilpatrick, el fundador de Sentry, David Cramer, OpenAi, Meta y Google Executivos.
Shah en un momento se le acercó para que el combinador Y se uniera a uno de los lotes, pero el momento no fue bien ya que ya llevaba inversores.
Joshua Browder, fundador y CEO de la startup «Robot Lawyer», quedó impresionado por la tenacidad de Shah, quien dirige Browder Capital como GP en solitario.
«Me conecté con Dhravya a través de X, y lo que me sorprendió fue lo rápido que se movió y construyó cosas.
La compañía tiene múltiples clientes existentes, incluidos el asistente de escritorio respaldado por A16Z Clandy, el editor de video de IA Montra, AI Search Scira, la herramienta Multi-MCP de Composio Rube y la inicio de bienes raíces RET. Además, trabajan con la compañía de robots para retener recuerdos visuales tomados por el robot.
Esta es una inclinación del consumidor, pero la aplicación se siente como un patio de recreo para que los desarrolladores entiendan más sobre la herramienta y lo usen potencialmente en sus flujos de trabajo y sus propias aplicaciones.
Supermemory tiene bastante competidor en su espacio de memoria. Startups como Letta y Mem0 (donde Shah trabajó por un tiempo) con el apoyo de Felicis Ventures están construyendo una capa de memoria para sus agentes. El propio patrocinador de Supermemory, Susa Ventures, ha invertido en recuerdos.ai junto con Samsung. Shah dice que estas nuevas empresas pueden ser útiles para una variedad de industrias y casos de uso, pero Supermemoria se destaca debido a su baja latencia.
«Cada vez más empresas de inteligencia artificial necesitan una capa de memoria. Las soluciones de Supermemory proporcionan un alto rendimiento al tiempo que les permiten expresar rápidamente contextos relevantes», dijo Browder.
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