Descripción
IA Personal ha evolucionado de una aplicación de memoria para consumidores a una infraestructura de memoria nativa del operador. Convierte cada identidad en una red de telecomunicaciones, un teléfono, un robot, un automóvil u otro dispositivo conectado, en un agente de IA en evolución, y trata lo que llama tokens como un nuevo primitivo junto a voz, texto y datos en la propia red del operador.
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La plataforma se basa en una distinción entre memoria, contexto e identidad. La memoria es personal: es lo que una IA ha vivido, compuesta de experiencias e interacciones con una estructura temporal y episódica que se acumula con el tiempo. El contexto es universal: documentos, bases de conocimiento y cargas que permanecen estáticas. La identidad surge de la memoria a lo largo del tiempo en lugar de ser configurada directamente. Un Núcleo de Memoria construido sobre cinco pasos de procesamiento: codificación, estabilización, almacenamiento, recuperación y actualización, funciona a través de tipos de memoria que incluyen memoria episódica, semántica, de trabajo, de relación, temporal y procedimental.
Sobre esa arquitectura, IA Personal ofrece una identidad de IA persistente que se vuelve más personal con el uso; aceleración de recuperación que se superpone a las tuberías de recuperación existentes de una empresa para que el contexto se obtenga solo cuando sea necesario; codificación dinámica que automatiza el ciclo de vida de la memoria; gobernanza centralizada para establecer permisos, acceso y políticas de retención; y portabilidad, para que la memoria pueda moverse entre diferentes sistemas, agentes y asistentes en lugar de comenzar de nuevo cada vez.
IA Personal informa sobre puntos de referencia de la red del operador medidos contra el tráfico en la red de Comcast: un tiempo de 15 milisegundos para el primer token frente a aproximadamente 1,000 milisegundos para las líneas base de LLM en la nube, $0.02 por millón de tokens frente a $0.80 para Gemma-27B, y menos de 500 milisegundos de latencia de voz de extremo a extremo frente a aproximadamente 1,500 milisegundos para la tubería en tiempo real de OpenAI, cubriendo la captura completa, el reconocimiento de voz, el modelo de lenguaje y la tubería de texto a voz. El producto se vende a operadores de telecomunicaciones en lugar de a usuarios individuales, no requiere instalación de aplicación en el dispositivo final, y los compradores se involucran a través de un informe del operador o una conversación de ventas en lugar de un registro público.
- CategoríaAsistentes personales con IA
- Modelo de preciosContactar con ventas
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de IA Personal
Infraestructura de memoria de red del operador desplegada por identidad: teléfonos, robots, automóviles, dispositivos conectados
Identidad de IA persistente y en evolución construida a partir de memoria acumulada
Núcleo de Memoria con una arquitectura de cinco pasos: codificación, estabilización, almacenamiento, recuperación, actualización
Aceleración de recuperación superpuesta a las tuberías de recuperación existentes
Codificación dinámica que automatiza el ciclo de vida de la memoria
Gobernanza centralizada para permisos de memoria, acceso y políticas de retención
Portabilidad de memoria entre sistemas a través de agentes y asistentes
Inferencia de baja latencia en la red reportada en puntos de referencia del operador
¿Cómo usar IA Personal?
Reservar un informe: Contactar a IA Personal para discutir un despliegue del operador.
Definir las identidades: Decidir qué identidades de red, teléfonos, robots, automóviles u otros dispositivos, obtienen un Núcleo de Memoria.
Integrar la memoria: Conectar la arquitectura de memoria de IA Personal a las tuberías de recuperación y agentes existentes utilizando su documentación para desarrolladores.
Establecer reglas de gobernanza: Configurar permisos, acceso y políticas de retención para la memoria almacenada.
Desplegar y medir: Implementar la inferencia en la red y rastrear la latencia y el costo en comparación con una línea base.
Casos de uso de IA Personal
- Agentes de IA del operador
- Asistentes de voz en vehículos
- Robots y dispositivos conectados
- Portabilidad de memoria entre agentes
