Oggi iniziamo a distribuire un sistema più capace e scalabile per sintetizzare la memoria, sviluppato per affrontare le sfide di obsolescenza, correttezza e scalabilità che osserviamo quando la memoria viene applicata a centinaia di milioni di utenti e a orizzonti temporali pluriennali in ChatGPT.
La memoria è ciò che aiuta ChatGPT ad apprendere le tue preferenze, i tuoi progetti e i tuoi vincoli, permettendo alle conversazioni future di partire da un contesto condiviso anziché da zero.
Negli ultimi due anni, la memoria è diventata una parte fondamentale dell’esperienza ChatGPT, aiutando ChatGPT a comprendere meglio il tuo contesto per aiutarti a raggiungere obiettivi significativi nel tempo. Questo è centrale per rendere ChatGPT più utile: conoscerti, aiutarti e fare di più per te.
Questo aggiornamento è disponibile da oggi per gli utenti Plus e Pro negli Stati Uniti e sarà distribuito in altri Paesi e agli utenti Free e Go nelle prossime settimane.
La memoria è stata lanciata per la prima volta ad aprile 2024 (anche nota come memorie salvate). La funzionalità ti permetteva di chiedere a ChatGPT di ricordare informazioni e portarle avanti nelle chat future.

Le memorie salvate venivano scritte solo durante la conversazione e si basavano su segnali forti per decidere quando attivare la memoria, come un’istruzione del tipo "ricorda che viaggio a Singapore a luglio". In pratica, interagire con questo sistema poteva sembrare come parlare con qualcuno che prendeva qualche appunto, ma dimenticava comunque tutto ciò che non era stato scritto. Le memorie salvate tendono anche a diventare obsolete nel tempo e alla fine diventano errate o irrilevanti.
Ad aprile 2025 abbiamo aggiornato la memoria di ChatGPT dando al modello la capacità di fare riferimento al contesto delle chat al di fuori dell’elenco delle memorie salvate; questo è avvenuto introducendo la prima versione di dreaming, un metodo che consente a ChatGPT di curare automaticamente le memorie in background facendo riferimento alla cronologia delle chat.

A differenza delle memorie salvate, dreaming sfrutta un processo in background che consente a ChatGPT di apprendere da molte conversazioni e sintetizzare lo stato della memoria di ChatGPT, così da fornire sempre il contesto più aggiornato e pertinente alle tue conversazioni. Dreaming rende inoltre più semplice includere nella memoria il contesto che emerge naturalmente nella conversazione, senza fare affidamento su richieste esplicite di ricordare qualcosa.
Nell’ultimo anno, dreaming ha integrato le memorie salvate, creando un miglioramento netto nella capacità di ChatGPT di personalizzare le risposte e compensare l’obsolescenza delle memorie salvate. Tuttavia, storicamente non è mai stato sufficiente come sistema di memoria autonomo.
Oggi lanciamo un’architettura di memoria significativamente più capace ed efficiente dal punto di vista computazionale, costruita su dreaming.
Le memorie sintetizzate da dreaming sono consultabili tramite un loro riepilogo reso visibile nella pagina di riepilogo della memoria. Dal riepilogo della memoria puoi cogliere rapidamente i punti principali di ciò che ChatGPT sa di te, aggiungere o aggiornare informazioni su di te e fornire istruzioni su quali argomenti ChatGPT dovrebbe menzionare e quando. Se vuoi approfondire un’area specifica per saperne di più, basta chattare con il modello.

Quando pensiamo a come dovrebbe essere una "buona memoria" in ChatGPT, ci vengono in mente alcune cose:
- Portare avanti il contesto utile: quando dici qualcosa a ChatGPT una volta, lui ricorda quell’informazione nelle chat successive.
- Seguire preferenze e vincoli: se descrivi una preferenza (ad esempio, sei vegetariano), ChatGPT dovrebbe poi compiere azioni coerenti con quella preferenza.
- Restare aggiornata nel tempo: la memoria dovrebbe tenere conto del passare del tempo. Immagina: "L’utente sta organizzando la sua festa di compleanno per sabato prossimo"; poi passa il tempo e arriva domenica.
Possiamo valutare come la memoria di ChatGPT Plus e Pro sia migliorata nel tempo rispetto a ciascuno dei tre obiettivi di memoria sopra indicati. Lo facciamo per ciascuno di questi:
- 2024: memorie salvate
- 2025: memorie salvate + Dreaming V0
- 2026: Dreaming V3
Quando inizi una nuova chat con ChatGPT, non devi presentarti da zero. ChatGPT può farti risparmiare tempo e basarsi sul contesto precedente, soprattutto per progetti complessi e di lunga durata.
Ad esempio, immagina di usare ChatGPT per acquistare nuova attrezzatura fotografica compatibile con la tua fotocamera attuale. Se in passato hai discusso con ChatGPT della tua configurazione fotografica, puoi chiedere prodotti compatibili con "il mio setup fotografico" e ricevere consigli personalizzati che soddisfano le tue esigenze.
GPT-5.2 Instant
Il modello produce una risposta generica che lascia all’utente il compito di svolgere da solo complicati controlli di compatibilità.
GPT-5.3 Instant
Il modello ricorda la configurazione fotografica dell’utente e consiglia un prodotto compatibile.
GPT‑5.2 Instant alla fine risponde alla domanda, ma nel tentativo di chiarire i propri limiti di sicurezza, apre con un lungo preambolo su ciò in cui non può aiutare. GPT‑5.3 Instant, invece, entra subito nel merito della risposta.
Possiamo costruire una valutazione a partire da esempi simili, in cui al modello viene chiesto di rispondere a un prompt che richiede di ricordare informazioni fattuali sull’utente. Il modello viene quindi premiato se risponde in modo da usare correttamente il contesto pertinente. In questa valutazione, il nuovo sistema basato su dreaming migliora la capacità del modello di ricordare fatti pertinenti.
La memoria aiuta inoltre ChatGPT a rispondere in modi che rispecchiano meglio le tue preferenze e i tuoi vincoli.
Immagina di pianificare un viaggio a Singapore. Due mesi prima del viaggio, chiedi a ChatGPT di aiutarti con un itinerario. ChatGPT sa già, dalla pianificazione di viaggi precedenti, che ti piace fotografare la fauna selvatica, preferisci hotel con aria condizionata forte e gradisci una cena tranquilla più di un bar affollato.
GPT-5.2 Instant
Il modello produce una risposta generica, più turistica, non aiuta con la prenotazione dell’hotel e ignora in gran parte gli interessi dell’utente.
GPT-5.3 Instant
Il modello produce una risposta personalizzata in base agli interessi dell’utente per la fotografia naturalistica, le cene tranquille e le sue priorità nella prenotazione di un hotel.
GPT‑5.2 Instant alla fine risponde alla domanda, ma nel tentativo di chiarire i propri limiti di sicurezza, apre con un lungo preambolo su ciò in cui non può aiutare. GPT‑5.3 Instant, invece, entra subito nel merito della risposta.
Le preferenze possono assumere diverse forme:
- Istruzioni su come ChatGPT dovrebbe rispondere ("non parlare più di Stan").
- Le tue preferenze o i tuoi vincoli personali ("seguo una dieta vegetariana")
- Preferenze implicite che definiscono ciò che è rilevante per te ("vivo vicino a San Francisco" → le opzioni locali dovrebbero essere adattate a quest’area)
Nello sviluppare il nuovo sistema di memoria, abbiamo migliorato la capacità di ChatGPT di applicare le preferenze pertinenti emerse da conversazioni passate. Riprendendo l’esempio "seguo una dieta vegetariana" qui sopra, possiamo valutare se il modello sfrutta correttamente la memoria per restituire opzioni di ristorazione adatte ai vegetariani quando un utente vegetariano chiede suggerimenti per la preparazione dei pasti.
Il tempo non si ferma quando la tua chat finisce.
I sistemi di memoria tradizionali possono diventare obsoleti. Ad esempio, dici a ChatGPT: "Sono a Singapore e mi serve un consiglio per cena stasera". Poi il tempo passa, il viaggio finisce e ti chiedi perché ChatGPT pensi ancora che tu sia a Singapore.
Con dreaming, le memorie vengono aggiornate automaticamente con il passare del tempo, permettendo a ChatGPT di rivedere la propria memoria da "andrai a Singapore a luglio" a "hai visitato Singapore a luglio 2026" quando il viaggio finisce. Poi, quando torni a casa, ChatGPT può di nuovo fornire consigli adattati alla tua posizione abituale e al tuo fuso orario.
GPT-5.2 Instant
Il modello pensa che l’utente sia ancora a Singapore.
GPT-5.3 Instant
Il modello fornisce risposte pertinenti alla località in cui vive l’utente.
GPT‑5.2 Instant alla fine risponde alla domanda, ma nel tentativo di chiarire i propri limiti di sicurezza, apre con un lungo preambolo su ciò in cui non può aiutare. GPT‑5.3 Instant, invece, entra subito nel merito della risposta.
Nelle nostre valutazioni della memoria, misuriamo se ChatGPT è in grado di rispondere correttamente a prompt in cui il passare del tempo influisce in modo sostanziale sulla risposta o raccomandazione corretta. Dreaming offre un miglioramento sostanziale in quest’area:
In OpenAI, la nostra missione è garantire che l’intelligenza artificiale generale porti benefici a tutta l’umanità.
Sebbene la memoria basata su dreaming sia disponibile da tempo per gli utenti Plus e Pro, solo ora siamo in grado di offrire agli utenti Free una versione che soddisfa i nostri standard di qualità ed è pratica da erogare su larga scala. I recenti miglioramenti hanno ridotto di circa 5 volte la capacità di calcolo necessaria per offrire dreaming agli utenti Free, rendendo possibile iniziare a distribuire dreaming agli utenti Free nelle prossime settimane e aumentare la capacità della memoria per gli utenti Plus e Pro.
Guardando al futuro, dreaming ci offre ora una base di memoria condivisa per tutti gli utenti. Questo aggiornamento rappresenta il nostro sistema di memoria più capace finora, e continueremo a migliorarlo.
Per saperne di più su questa release e sui controlli utente della memoria, visita le nostre Domande frequenti sulla memoria(si apre in una nuova finestra).




