Descrição
IA Pessoal evoluiu de um aplicativo de memória para consumidores para uma infraestrutura de memória nativa de operadora. Ela transforma cada identidade em uma rede de telecomunicações, um telefone, um robô, um carro ou outro dispositivo conectado, em um agente de IA em evolução, e trata o que chama de tokens como um novo primitivo ao lado de voz, texto e dados na própria rede da operadora.
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A plataforma é construída em torno de uma distinção entre memória, contexto e identidade. A memória é pessoal: é o que uma IA viveu, composta por experiências e interações com estrutura temporal e episódica que se acumulam ao longo do tempo. O contexto é universal: documentos, bases de conhecimento e uploads que permanecem estáticos. A identidade emerge da memória ao longo do tempo, em vez de ser configurada diretamente. Um Núcleo de Memória construído em cinco etapas de processamento, codificação, estabilização, armazenamento, recuperação e atualização, funciona através de tipos de memória, incluindo memória episódica, semântica, de trabalho, de relacionamento, temporal e procedural.
Além dessa arquitetura, a IA Pessoal oferece uma identidade de IA persistente que se torna mais pessoal com o uso; aceleração de recuperação que se sobrepõe aos pipelines de recuperação existentes de uma empresa, de modo que o contexto seja buscado apenas quando necessário; codificação dinâmica que automatiza o ciclo de vida da memória; governança centralizada para definir permissões, acesso e políticas de retenção; e portabilidade, para que a memória possa se mover entre diferentes sistemas, agentes e assistentes em vez de começar do zero a cada vez.
A IA Pessoal relata benchmarks da rede da operadora medidos em relação ao tráfego na rede da Comcast: um tempo de 15 milissegundos para o primeiro token em comparação com aproximadamente 1.000 milissegundos para as linhas de base de LLM em nuvem, $0,02 por milhão de tokens em comparação com $0,80 para Gemma-27B, e menos de 500 milissegundos de latência de voz de ponta a ponta em comparação com cerca de 1.500 milissegundos para o pipeline em tempo real da OpenAI, cobrindo toda a captura, reconhecimento de fala, modelo de linguagem e pipeline de texto para fala. O produto é vendido para operadoras de telecomunicações em vez de usuários individuais, não requer instalação de aplicativo no dispositivo final, e os compradores se envolvem através de um briefing da operadora ou conversa de vendas em vez de inscrição pública.
- CategoriaAssistentes pessoais com IA
- Modelo de preçosFale com vendas
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de IA Pessoal
Infraestrutura de memória nativa da operadora implantada por identidade: telefones, robôs, carros, dispositivos conectados
Identidade de IA persistente e em evolução construída a partir da memória acumulada
Núcleo de Memória com uma arquitetura de cinco etapas: codificação, estabilização, armazenamento, recuperação, atualização
Aceleração de recuperação sobreposta aos pipelines de recuperação existentes
Codificação dinâmica que automatiza o ciclo de vida da memória
Governança centralizada para permissões de memória, acesso e política de retenção
Portabilidade de memória entre sistemas, agentes e assistentes
Inferência de baixa latência na rede relatada em benchmarks da operadora
Como usar IA Pessoal?
Agende um briefing: Entre em contato com a IA Pessoal para discutir uma implantação na operadora.
Defina as identidades: Decida quais identidades de rede, telefones, robôs, carros ou outros dispositivos, receberão um Núcleo de Memória.
Integre a memória: Conecte a arquitetura de memória da IA Pessoal aos pipelines de recuperação e agentes existentes usando sua documentação para desenvolvedores.
Defina regras de governança: Configure permissões, acesso e política de retenção para a memória armazenada.
Implante e meça: Implemente a inferência na rede e acompanhe a latência e o custo em relação a uma linha de base.
Casos de uso de IA Pessoal
- Agentes de IA da operadora
- Assistentes de voz em veículos
- Robôs e dispositivos conectados
- Portabilidade de memória entre agentes
