Uma base mais forte para a memória do ChatGPT
Melhorando a síntese de memória no ChatGPT para otimizar atualização, continuidade e relevância.
Hoje estamos começando a lançar um sistema mais capaz e escalável para sintetizar memória, desenvolvido para enfrentar os desafios de desatualização, correção e escalabilidade que observamos quando a memória é aplicada às centenas de milhões de usuários e a horizontes de vários anos no ChatGPT.
A memória é o que ajuda o ChatGPT a aprender suas preferências, projetos e restrições, permitindo que conversas futuras comecem a partir de um contexto compartilhado, e não do zero.
Nos últimos dois anos, a memória se tornou uma parte essencial da experiência do ChatGPT, ajudando o ChatGPT a entender melhor seu contexto para que possa ajudar você a alcançar objetivos significativos ao longo do tempo. Isso é fundamental para tornar o ChatGPT mais útil: conhecer você, ajudar você e fazer mais por você.
Esta atualização está disponível hoje para usuários Plus e Pro nos EUA e será lançada em outros países e para usuários Free e Go nas próximas semanas.
A memória foi lançada inicialmente em abril de 2024 (também conhecida como memórias salvas). O recurso permitia que você pedisse ao ChatGPT para lembrar informações e levá-las adiante em conversas futuras.

As memórias salvas eram escritas apenas durante a conversa e dependiam de sinais fortes para decidir quando acionar a memória, como uma instrução para “lembre que vou viajar para Singapura em julho”. Na prática, interagir com esse sistema podia parecer como conversar com alguém que fazia algumas anotações, mas ainda assim esquecia tudo o que não havia sido escrito. As memórias salvas também tendem a ficar desatualizadas com o tempo e acabam se tornando incorretas ou irrelevantes.
Em abril de 2025, atualizamos a memória do ChatGPT dando ao modelo a capacidade de consultar o contexto de chats fora da lista de memórias salvas; isso foi feito com a introdução da primeira versão do dreaming — um método para o ChatGPT selecionar memórias automaticamente em segundo plano consultando o histórico de chats.

Em contraste com as memórias salvas, o dreaming usa um processo em segundo plano que permite ao ChatGPT aprender com muitas conversas e sintetizar o estado da memória do ChatGPT para sempre fornecer o contexto mais recente e relevante às suas conversas. O dreaming também torna mais fácil para a memória incluir contexto que surge naturalmente na conversa, sem depender de pedidos explícitos para lembrar algo.
Ao longo do último ano, o dreaming complementou as memórias salvas para criar uma melhoria significativa na capacidade do ChatGPT de personalizar respostas e compensar a desatualização das memórias salvas. No entanto, historicamente ele nunca foi suficiente como um sistema de memória independente.
Hoje, estamos lançando uma arquitetura de memória significativamente mais capaz e eficiente em computação, construída sobre o dreaming.
As memórias sintetizadas pelo dreaming podem ser revisadas por meio de um resumo delas exibido na página de resumo da memória. A partir do resumo da memória, você pode captar rapidamente os principais pontos do que o ChatGPT sabe sobre você, adicionar ou atualizar informações sobre si e fornecer instruções sobre quais tópicos o ChatGPT deve mencionar e quando. Se você quiser se aprofundar em uma área específica para saber mais, basta conversar com o modelo.

Quando pensamos em como é uma “boa memória” no ChatGPT, algumas coisas vêm à mente:
- Levar adiante contexto útil: você conta algo ao ChatGPT uma vez, e ele se lembra dessa informação nos seus chats seguintes.
- Seguir preferências e restrições: se você descreve uma preferência (por exemplo, que é vegetariano), então o ChatGPT deve tomar ações compatíveis com essa preferência dali em diante.
- Manter-se atualizado ao longo do tempo: a memória deve levar em conta a passagem do tempo. Imagine “o usuário está planejando sua festa de aniversário para o próximo sábado”; uma hora, o domingo chega.
Podemos avaliar como a memória do ChatGPT Plus e Pro melhorou ao longo do tempo em relação a cada um dos três objetivos de memória acima. Fazemos isso para cada um destes:
- 2024: memórias salvas
- 2025: memórias salvas + Dreaming V0
- 2026: Dreaming V3
Quando você inicia um novo chat com o ChatGPT, não precisa se apresentar do zero. O ChatGPT pode poupar seu tempo e aproveitar o contexto anterior, especialmente em projetos complexos e de longa duração.
Por exemplo, imagine que você esteja usando o ChatGPT para comprar novos equipamentos de câmera compatíveis com sua câmera atual. Se você já discutiu sua configuração de câmera com o ChatGPT no passado, pode pedir produtos compatíveis com “minha configuração de fotografia” e receber recomendações personalizadas que atendam às suas necessidades.
GPT-5.2 Instant
O modelo produz uma resposta genérica que deixa o usuário fazer verificações complicadas de compatibilidade por conta própria.
GPT-5.3 Instant
O modelo se lembra da configuração de câmera do usuário e recomenda um produto compatível.
O GPT‑5.2 Instant eventualmente responde à pergunta, mas, ao tentar explicar seus limites de segurança, traz um longo preâmbulo sobre o que não pode ajudar. O GPT‑5.3 Instant, por outro lado, vai direto para a resposta.
Podemos construir uma avaliação a partir de exemplos semelhantes a este, em que o modelo é solicitado a responder a um prompt que exige lembrar informações factuais sobre o usuário. O modelo é então recompensado se responder de uma forma que use corretamente o contexto relevante. Nesta avaliação, o novo sistema baseado em dreaming melhora a capacidade do modelo de lembrar fatos relevantes.
A memória também ajuda o ChatGPT a responder de maneiras que correspondem melhor às suas preferências e restrições.
Imagine que você esteja planejando uma viagem para Singapura. Dois meses antes da viagem, você pede ao ChatGPT ajuda com um roteiro. O ChatGPT já sabe, a partir de planejamentos de viagem anteriores, que você gosta de fotografia de vida selvagem, prefere hotéis com ar-condicionado potente e prefere um jantar tranquilo a um bar lotado.
GPT-5.2 Instant
O modelo produz uma resposta genérica, mais turística, que não ajuda na reserva de hotel e ignora em grande parte os interesses do usuário.
GPT-5.3 Instant
O modelo produz uma resposta personalizada aos interesses do usuário em fotografia de vida selvagem, jantares tranquilos e suas prioridades ao reservar um hotel.
O GPT‑5.2 Instant eventualmente responde à pergunta, mas, ao tentar explicar seus limites de segurança, traz um longo preâmbulo sobre o que não pode ajudar. O GPT‑5.3 Instant, por outro lado, vai direto para a resposta.
As preferências podem assumir várias formas:
- Instruções sobre como o ChatGPT deve responder (“não mencione o Stan de novo”).
- Suas preferências ou restrições pessoais (“sou vegetariano”)
- Preferências implícitas que moldam o que é relevante para você (“moro perto de São Francisco” → as opções locais devem ser adaptadas a essa área)
Ao desenvolver o novo sistema de memória, melhoramos a capacidade do ChatGPT de aplicar preferências relevantes de conversas anteriores. Seguindo o exemplo “sou vegetariano” acima, podemos avaliar se o modelo usa corretamente a memória para produzir opções de refeições adequadas a vegetarianos quando um usuário vegetariano pede sugestões de preparo de refeições.
O tempo não para quando seu chat termina.
Sistemas tradicionais de memória podem ficar desatualizados. Por exemplo, você diz ao ChatGPT: “estou em Singapura e preciso de uma recomendação de jantar para hoje à noite”. Então o tempo passa, sua viagem termina, e você se pergunta por que o ChatGPT ainda acha que você está em Singapura.
Com o dreaming, as memórias são atualizadas automaticamente à medida que o tempo passa, permitindo que o ChatGPT revise sua memória de “você vai a Singapura em julho” para “você foi a Singapura em julho de 2026” quando a viagem termina. Então, quando você está de volta em casa, o ChatGPT pode novamente fornecer recomendações adaptadas à sua localização residencial e ao seu fuso horário.
GPT-5.2 Instant
O modelo acha que o usuário ainda está em Singapura.
GPT-5.3 Instant
O modelo fornece respostas relevantes para a localização residencial do usuário.
O GPT‑5.2 Instant eventualmente responde à pergunta, mas, ao tentar explicar seus limites de segurança, traz um longo preâmbulo sobre o que não pode ajudar. O GPT‑5.3 Instant, por outro lado, vai direto para a resposta.
Em nossas avaliações de memória, medimos se o ChatGPT consegue responder corretamente a prompts em que a passagem do tempo afeta materialmente a resposta ou recomendação correta. O dreaming proporciona uma melhoria substancial nessa área:
Na OpenAI, nossa missão é garantir que a inteligência artificial geral beneficie toda a humanidade.
Embora a memória baseada em dreaming esteja disponível para usuários Plus e Pro há algum tempo, só agora conseguimos oferecer aos usuários Free uma versão que atende ao nosso padrão de qualidade e é prática de disponibilizar em escala. Melhorias recentes reduziram em aproximadamente 5 vezes a computação necessária para disponibilizar o dreaming aos usuários Free, possibilitando começar a lançar o dreaming para usuários Free nas próximas semanas e aumentar a capacidade de memória para usuários Plus e Pro.
Daqui para frente, o dreaming agora nos oferece uma base de memória compartilhada para todos os usuários. Esta atualização representa nosso sistema de memória mais capaz até agora, e continuaremos a aprimorá-lo.
Para saber mais sobre este lançamento e os controles de usuário da memória, acesse nossas Perguntas frequentes sobre Memória(abre em uma nova janela).




