Una base más sólida para la memoria de ChatGPT
Mejorar la síntesis de memoria en ChatGPT para optimizar la actualidad, la continuidad y la relevancia.
Hoy comenzamos a implementar un sistema más capaz y escalable para sintetizar memoria, desarrollado para abordar los desafíos de desactualización, exactitud y escalabilidad que observamos cuando la memoria se aplica a cientos de millones de usuarios y horizontes de varios años en ChatGPT.
La Memoria es lo que ayuda a ChatGPT a aprender tus preferencias, proyectos y restricciones, lo que permite que las conversaciones futuras partan de un contexto compartido en lugar de empezar desde cero.
Durante los últimos dos años, la memoria se ha convertido en una parte fundamental de la experiencia de ChatGPT, ayudando a ChatGPT a comprender mejor tu contexto para que pueda ayudarte a lograr objetivos significativos con el tiempo. Esto es esencial para que ChatGPT sea más útil: conocerte, ayudarte y hacer más por ti.
Esta actualización está disponible hoy para usuarios de Plus y Pro en EE. UU., y se implementará en más países y para usuarios Free y Go durante las próximas semanas.
La Memoria se lanzó por primera vez en abril de 2024 (también conocida como memorias guardadas). La función te permitía pedirle a ChatGPT que recordara información y la llevara a chats futuros.

Las memorias guardadas solo se escribían durante la conversación y dependían de señales claras para decidir cuándo activar la memoria, como una instrucción para “recuerda que viajo a Singapur en julio”. En la práctica, interactuar con este sistema podía sentirse como hablar con alguien que tomaba algunas notas, pero aun así olvidaba todo lo que no estaba escrito. Las memorias guardadas también tienden a desactualizarse con el tiempo y, finalmente, volverse incorrectas o irrelevantes.
En abril de 2025, actualizamos la memoria de ChatGPT al darle al modelo la capacidad de consultar el contexto de chat fuera de la lista de memorias guardadas; esto se hizo con la introducción de la primera versión de dreaming, un método para que ChatGPT seleccione memorias automáticamente en segundo plano consultando el historial de chat.

A diferencia de las memorias guardadas, dreaming aprovecha un proceso en segundo plano que permite a ChatGPT aprender de muchas conversaciones y sintetizar el estado de la memoria de ChatGPT para ofrecer siempre el contexto más reciente y relevante en tus conversaciones. Dreaming también facilita que la memoria incluya contexto que surge de forma natural en la conversación, sin depender de solicitudes explícitas para recordar algo.
Durante el último año, dreaming complementó las memorias guardadas para lograr una mejora sustancial en la capacidad de ChatGPT de personalizar respuestas y compensar la desactualización de las memorias guardadas. Sin embargo, históricamente nunca fue suficiente como sistema de memoria independiente.
Hoy lanzamos una arquitectura de memoria significativamente más capaz y eficiente en cómputo, construida sobre dreaming.
Las memorias sintetizadas por dreaming se pueden revisar mediante un resumen visible en la página de resumen de memoria. Desde el resumen de memoria, puedes captar rápidamente los puntos destacados de lo que ChatGPT sabe sobre ti, agregar o actualizar información sobre ti y dar instrucciones sobre qué temas debería mencionar ChatGPT y cuándo. Si quieres profundizar en un área en particular para saber más, simplemente chatea con el modelo.

Cuando pensamos en cómo se ve una “buena memoria” en ChatGPT, nos vienen a la mente algunas cosas:
- Mantener contexto útil: le dices algo a ChatGPT una vez, y recuerda esa información en tus chats posteriores.
- Seguir preferencias y restricciones: si describes una preferencia (por ejemplo, que eres vegetariano), ChatGPT debería tomar acciones coherentes con esa preferencia de ahí en adelante.
- Mantenerse al día con el tiempo: la memoria debería tener en cuenta el paso del tiempo. Imagina “el usuario está planeando su fiesta de cumpleaños para el próximo sábado”; con el tiempo, llega el domingo.
Podemos evaluar cómo ha mejorado la memoria de ChatGPT Plus y Pro con el tiempo respecto de cada uno de los tres objetivos de memoria anteriores. Hacemos esto para cada uno de los siguientes:
- 2024: memorias guardadas
- 2025: memorias guardadas + Dreaming V0
- 2026: Dreaming V3
Cuando inicias un nuevo chat con ChatGPT, no tienes que presentarte desde cero. ChatGPT puede ahorrarte tiempo y basarse en el contexto previo, especialmente en proyectos complejos y de larga duración.
Por ejemplo, imagina que usas ChatGPT para comprar nuevo equipo de cámara que sea compatible con tu cámara actual. Si ya hablaste con ChatGPT sobre tu equipo de cámara, puedes pedir productos compatibles con “mi equipo de fotografía” y obtener recomendaciones personalizadas que satisfagan tus necesidades.
GPT-5.2 Instant
El modelo produce una respuesta genérica que deja al usuario hacer por su cuenta comprobaciones de compatibilidad complicadas.
GPT-5.3 Instant
El modelo recuerda el equipo de cámara del usuario y recomienda un producto compatible.
GPT‑5.2 Instant eventualmente responde la pregunta, pero al intentar explicar sus límites de seguridad, comienza con un preámbulo extenso sobre lo que no puede hacer. GPT‑5.3 Instant, en cambio, va directo a la respuesta.
Podemos crear una evaluación a partir de ejemplos similares a este, en la que se le pide al modelo que responda a un prompt que requiere recordar información factual sobre el usuario. Luego se recompensa al modelo si responde de una manera que usa correctamente el contexto relevante. En esta evaluación, el nuevo sistema basado en dreaming mejora la capacidad del modelo para recordar hechos relevantes.
La Memoria también ayuda a ChatGPT a responder de formas que se ajustan mejor a tus preferencias y restricciones.
Imagina que estás planeando un viaje a Singapur. Dos meses antes del viaje, le pides a ChatGPT ayuda con un itinerario. ChatGPT ya sabe, por planes de viaje anteriores, que disfrutas la fotografía de vida silvestre, prefieres hoteles con buen aire acondicionado y disfrutas más una cena tranquila que un bar lleno de gente.
GPT-5.2 Instant
El modelo produce una respuesta genérica, más turística, que no ayuda a reservar hotel e ignora en gran medida los intereses del usuario.
GPT-5.3 Instant
El modelo produce una respuesta personalizada según los intereses del usuario en fotografía de vida silvestre, cenas tranquilas y sus prioridades al reservar un hotel.
GPT‑5.2 Instant eventualmente responde la pregunta, pero al intentar explicar sus límites de seguridad, comienza con un preámbulo extenso sobre lo que no puede hacer. GPT‑5.3 Instant, en cambio, va directo a la respuesta.
Las preferencias pueden adoptar varias formas:
- Instrucciones sobre cómo debería responder ChatGPT (“no vuelvas a mencionar a Stan”).
- Tus preferencias o restricciones personales (“soy vegetariano”)
- Preferencias implícitas que determinan qué es relevante para ti (“vivo cerca de San Francisco” → las opciones locales deberían adaptarse a esta zona)
Al desarrollar el nuevo sistema de memoria, mejoramos la capacidad de ChatGPT para aplicar preferencias relevantes de conversaciones anteriores. Siguiendo el ejemplo anterior de “soy vegetariano”, podemos evaluar si el modelo aprovecha correctamente la memoria para generar opciones de comida aptas para vegetarianos cuando un usuario vegetariano pide sugerencias para preparar comidas.
El tiempo no se detiene cuando termina tu chat.
Los sistemas de memoria tradicionales pueden quedar desactualizados. Por ejemplo, le dices a ChatGPT “estoy en Singapur y necesito una recomendación para cenar esta noche”. Luego pasa el tiempo, tu viaje termina y te preguntas por qué ChatGPT aún cree que estás en Singapur.
Con dreaming, las memorias se actualizan automáticamente a medida que pasa el tiempo, lo que permite a ChatGPT revisar su memoria de “vas a Singapur en julio” a “fuiste a Singapur en julio de 2026” cuando termina el viaje. Luego, cuando vuelves a casa, ChatGPT puede volver a ofrecer recomendaciones adaptadas a tu ubicación y zona horaria de origen.
GPT-5.2 Instant
El modelo cree que el usuario aún está en Singapur.
GPT-5.3 Instant
El modelo ofrece respuestas relevantes para la ubicación de origen del usuario.
GPT‑5.2 Instant eventualmente responde la pregunta, pero al intentar explicar sus límites de seguridad, comienza con un preámbulo extenso sobre lo que no puede hacer. GPT‑5.3 Instant, en cambio, va directo a la respuesta.
En nuestras evaluaciones de memoria, medimos si ChatGPT puede responder correctamente a prompts en los que el paso del tiempo afecta de manera sustancial la respuesta o recomendación correcta. Dreaming aporta una mejora considerable en esta área:
En OpenAI, nuestra misión es garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad.
Si bien la memoria basada en dreaming ha estado disponible para usuarios de Plus y Pro desde hace un tiempo, recién ahora podemos ofrecer a los usuarios Free una versión que cumple con nuestro estándar de calidad y es práctica para servir a escala. Las mejoras recientes redujeron aproximadamente 5 veces el cómputo necesario para servir dreaming a usuarios Free, lo que permite comenzar a implementar dreaming para usuarios Free durante las próximas semanas y aumentar la capacidad de memoria para usuarios de Plus y Pro.
De cara al futuro, dreaming ahora nos proporciona una base de memoria compartida para todos los usuarios. Esta actualización representa nuestro sistema de memoria más capaz hasta ahora, y seguiremos mejorándolo.
Para obtener más información sobre este lanzamiento y los controles de usuario de memoria, visita nuestras Preguntas frecuentes sobre la Memoria(se abre en una nueva ventana).




