Una base más sólida para la memoria de ChatGPT
Mejorar la síntesis de memoria en ChatGPT para optimizar frescura, continuidad y relevancia.
Hoy empezamos a desplegar un sistema más capaz y escalable para sintetizar la memoria, desarrollado para abordar los retos de obsolescencia, corrección y escalabilidad que observamos cuando la memoria se aplica a cientos de millones de usuarios y a horizontes temporales de varios años en ChatGPT.
La memoria es lo que ayuda a ChatGPT a aprender tus preferencias, proyectos y limitaciones, lo que permite que las conversaciones futuras partan de un contexto compartido en lugar de empezar desde cero.
En los dos últimos años, la memoria se ha convertido en una parte fundamental de la experiencia de ChatGPT, ya que ayuda a ChatGPT a entender mejor tu contexto para que pueda ayudarte a alcanzar objetivos importantes con el tiempo. Esto es fundamental para hacer que ChatGPT sea más útil: conocerte, ayudarte y hacer más por ti.
Esta actualización está disponible desde hoy para los usuarios de Plus y Pro en EE. UU., y se desplegará en más países y para usuarios de Gratis 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 pedir a ChatGPT que recordara información y la tuviera en cuenta en 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 «recordar que viajo a Singapur en julio». En la práctica, interactuar con este sistema podía parecerse a hablar con alguien que tomaba algunas notas, pero aun así olvidaba todo lo que no quedaba por escrito. Las memorias guardadas también tienden a quedarse obsoletas con el tiempo y, al final, se vuelven incorrectas o irrelevantes.
En abril de 2025, actualizamos la memoria de ChatGPT dando al modelo la capacidad de consultar el contexto de los chats más allá de la lista de memorias guardadas; esto se hizo introduciendo 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 proporcionar siempre el contexto más actualizado y relevante a 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 las respuestas y compensar la obsolescencia de las memorias guardadas. Sin embargo, históricamente nunca fue suficiente como sistema de memoria independiente.
Hoy lanzamos una arquitectura de memoria considerablemente más capaz y eficiente en computación, construida sobre dreaming.
Las memorias sintetizadas por dreaming pueden revisarse mediante un resumen visible en la página de resumen de memoria. Desde el resumen de memoria, puedes ver rápidamente lo más destacado de lo que ChatGPT sabe sobre ti, añadir o actualizar información sobre ti y dar instrucciones sobre qué temas debería plantear ChatGPT y cuándo. Si quieres profundizar en un área concreta para saber más, simplemente chatea con el modelo.

Cuando pensamos en cómo es una «buena memoria» en ChatGPT, nos vienen a la mente algunas cosas:
- Mantener contexto útil: le cuentas algo a ChatGPT una vez y recuerda esa información en tus chats posteriores.
- Seguir preferencias y limitaciones: si describes una preferencia (por ejemplo, que sigues una dieta vegetariana), ChatGPT debería tomar medidas coherentes con esa preferencia a partir de entonces.
- Mantenerse al día con el tiempo: la memoria debería tener en cuenta el paso del tiempo. Imagina «El usuario está planificando su fiesta de cumpleaños para el próximo sábado»; al final, llega el domingo.
Podemos evaluar cómo ha mejorado con el tiempo la memoria de ChatGPT Plus y Pro respecto a cada uno de los tres objetivos de memoria anteriores. Hacemos esto para cada uno de estos casos:
- 2024: memorias guardadas
- 2025: memorias guardadas + Dreaming V0
- 2026: Dreaming V3
Cuando empiezas 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 compatible con tu cámara actual. Si has hablado antes con ChatGPT sobre la configuración de tu cámara, puedes pedir productos compatibles con «mi equipo de fotografía» y recibir recomendaciones personalizadas que se ajusten a 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 la configuración de la 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 construir una evaluación a partir de ejemplos parecidos a este, en la que se pide al modelo que responda a un prompt que requiere recordar información factual sobre el usuario. Después, se recompensa al modelo si responde de una forma que usa correctamente el contexto relevante. En esta evaluación, el nuevo sistema basado en dreaming mejora la capacidad del modelo para recordar datos relevantes.
La memoria también ayuda a ChatGPT a responder de formas que se ajustan mejor a tus preferencias y limitaciones.
Imagina que estás planificando un viaje a Singapur. Dos meses antes del viaje, pides a ChatGPT que te ayude con un itinerario. ChatGPT ya sabe, por planificaciones de viajes anteriores, que disfrutas con la fotografía de fauna, prefieres hoteles con buen aire acondicionado y te gusta más una cena tranquila que un bar concurrido.
GPT-5.2 Instant
El modelo produce una respuesta genérica que es más turística, no ayuda con la reserva del 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 la fotografía de fauna, las 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 limitaciones personales («soy una persona vegetariana»)
- 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 una persona vegetariana», podemos evaluar si el modelo aprovecha correctamente la memoria para producir opciones de restaurantes aptas para vegetarianos cuando un usuario vegetariano pide sugerencias de preparación de comidas.
El tiempo no se detiene cuando termina tu chat.
Los sistemas de memoria tradicionales pueden quedarse obsoletos. 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 sigue pensando 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 de residencia y a tu zona horaria.
GPT-5.2 Instant
El modelo cree que el usuario sigue en Singapur.
GPT-5.3 Instant
El modelo proporciona respuestas relevantes para la ubicación de residencia 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 forma sustancial a la respuesta o recomendación correcta. Dreaming aporta una mejora sustancial en esta área:
En OpenAI, nuestra misión es garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad.
Aunque la memoria basada en dreaming está disponible para usuarios de Plus y Pro desde hace algún tiempo, solo ahora podemos ofrecer a los usuarios de Gratis una versión que cumple nuestro nivel de calidad y que es práctica de servir a escala. Las mejoras recientes redujeron unas 5 veces la computación necesaria para ofrecer dreaming a los usuarios de Gratis, lo que permite empezar a desplegar dreaming para usuarios de Gratis durante las próximas semanas y aumentar la capacidad de memoria para usuarios de Plus y Pro.
De cara al futuro, dreaming nos ofrece ahora una base de memoria compartida para todos los usuarios. Esta actualización representa nuestro sistema de memoria más capaz hasta la fecha, y seguiremos mejorándolo.
Para obtener más información sobre este lanzamiento y los controles de usuario de la memoria, visita nuestras preguntas frecuentes sobre la memoria(se abre en una ventana nueva).




