Вики — это не память (ч.2) Здесь стоит провести одно чёткое различие, потому что терминология в этой области всё ещё расплывчата. Эти системы всё чаще описываются как памят». LangChain называет OpenWiki «слоем вики-памяти для ИИ-агентов», используя маркетинговую формулировку. Слово несёт большой вес, но покрывает две довольно разные вещи. Корпусное знание — это то, что делает вики: компилирует то, что содержится в наборе документов, репозитории или архиве Gmail. Она отвечает на вопрос «что содержит этот материал?» Пользовательская память и опыт — это другая ось: что предпочитает конкретный человек, что они решили на прошлой неделе, какой подход их команда уже отвергла, что агент пробовал в другом приложении вчера и чем это закончилось. Это относится к идентичности, а не корпусу, накапливается из взаимодействий, а не поступления, и должно уметь обрабатывать противоречия, устаревание, происхождение и удаление для каждого пользователя. Вики отлично справляется с первым и не пытается делать второе Компиляция вашего Gmail в страницы говорит агенту, что находится в вашем Gmail. Это не говорит агенту, что вы передумали по поводу решения о вендоре в разговоре во вторник, или что предложенный подход уже однажды не сработал для вас. Эта вторая ось — то, для чего предназначен выделенный слой памяти, такой как Mem0: память, привязанная к user_id, чтобы она следовала за человеком между сессиями, приложениями и агентами, обновляемая на месте при изменении фактов, а не добавляемая навсегда. Эти два подхода дополняют друг друга, и ошибка не в выборе вики. Ошибка в том, чтобы верить, что вы решили проблему памяти, потому что скомпилировали корпус. Вынесите из этого три вещи: 1) Компилируйте ваши документы в поддерживаемые страницы, когда корпус стабилен и часто перечитывается 2) Добавляйте полноценный поиск, когда он вырастает за пределы личного масштаба, как и рекомендует исходная формулировка. 3) И держите различие между компиляцией корпуса и запоминанием пользователя, потому что вики даёт вам первое, а не второе. ИИ Wiki — реальный паттерн с реальной идеей: знание должно быть скомпилировано один раз и поддерживаться, а не перевыводиться на каждый вопрос, и поддержка, отсутствие которой убило человеческие вики, это именно та работа, которую модель выполняет бесплатно.

Последние пару недель начала замечать, что chatgpt стал как-то иначе отвечать. Понятнее, что ли, но не только это. С ним стало проще, он как будто бы лучше понимает контекст. Помнит мои прошлые обсуждения в соседних чатах, поэтому не нужно каждый раз заново вводить его в курс дела. Помнит детали из прошлого, которые я и сама забыла. Например, спрашиваю про кашель у дочки, а он отвечает с учётом того, что она переболела месяц назад. Оказывается, у них вышло серьёзное обновление памяти Dreaming. Теперь это не просто набор вырванных из контекста пунктов. Новая память умеет поддерживать и актуализировать знания о своём пользователе. В фоне постоянно крутится отдельный процесс, который «пересматривает» наши разговоры и пересобирает то, что модель о нас знает. Если зайдёте в memory, прочтёте интересный срез знаний о себе и своих предпочтениях. И эти знания не статичны, они постоянно обновляются, обрастают контекстом. Само полное состояние памяти лежит не там, а в отдельном слое и подставляется в системный промпт на лету. Например, вы пишете, что завтра у вас визит к врачу. И на следующий день chatgpt уже будет знать, что вы, скорее всего, у врача побывали. То есть контекст «запланировано» сменится на «приём уже прошёл». Ещё по-идее это здорово помогает в поездках, не нужно каждый раз уточнять, что вам нужна информация о другом городе. А по возвращении контекст сам переключится на вашу обычную локацию. В Европе (естественно) память работает немного урезано ( не подтягиваются сторонние источники), и опыт скорее всего будет отличаться от американского. Но все равно улучшения памяти очень заметны. Но есть один нюанс. Ранее в release notes они прямо пишут, что при включённой персонализации рекламы прошлые чаты и память могут использоваться для подбора объявлений. Ведь память, которая «обрастает контекстом», это ещё и всё более точный ваш рекламный профиль. 💁‍♀️ Openai такие openai… Подробней почитать можно здесь. @wealldesigners

А вот классика бизнеса: как используя дефицит памяти увеличить рыночную долю, если у тебя есть полный цикл производства. По расчетам Counterpoint, из пяти крупнейших производителей смартфонов — Samsung, Apple, Oppo, Vivo и Xiaomi — за последний год рыночную долю удалось нарастить только Apple и Samsung. А у Oppo, Vivo и Xiaomi наблюдается снижение. Объяснение простое: у Samsung собственное производство памяти, а у Apple жестко-контрактное, что позволяет удерживать цены и обеспечивать ритмичность производства. Другие производители просто не могут нарастить производство без увеличения цены. (сам график, безусловно ужасен: превратить круговую диаграмму вот в это вот — это надо быть тем еще, хм.. деятелем "искусства")

Конец дефицита: Майкл Бьюрри предсказал крах рынка памяти к 2028 году Знаменитый инвестор Майкл Бьюрри, предсказавший финансовый кризис 2008 года, открыл шорт-позицию против акций Micron. Он считает, что масштабные инвестиции в строительство новых фабрик обернутся перепроизводством чипов гораздо быстрее, чем ожидают производители, планирующие годами зарабатывать на ИИ-буме. Эксперты разделяют эти опасения. Если серверная память HBM защищена долгосрочными контрактами под конкретные ускорители, то массовые стандарты DDR4 и DDR5 полностью зависят от рыночной конъюнктуры. Уже в 2028–2029 годах избыток производственных мощностей может привести к жесткому профициту и обвалу цен на оперативную память.

Valve предупреждает, что цены на память могут вырасти еще больше Инженеры Valve в интервью Bloomberg заявили: текущие розничные цены на память не отражают реальной ситуации на оптовом рынке. «То, что люди видят на полках, отстает от того, что мы видим на оптовом рынке, по крайней мере на три-шесть месяцев», — пояснил инженер Язан Альдехайят. Это значит, что удорожание памяти, которое уже произошло в оптовом сегменте, в полной мере даст эффект на прилавках магазинов только через несколько месяцев. Valve распродала все произведенные Steam Machine, но выпуск жестко ограничен доступностью памяти. Контрактов с производителями нет — цены и объемы назначаются в одностороннем порядке. Снижения цен в ближайшее время не будет. Кризис вызван переориентацией производства на серверный сегмент для ИИ.

Глава SK hynix предупредил о сильнейшем дефиците памяти в истории — 2027 год станет пиком Генеральный директор SK hynix (и председатель корейской ассоциации гандбола по совместительству) Квак Но Чжон заявил Reuters, что мировой рынок памяти ожидает худший в истории дефицит предложения. По его словам, спрос на память будет превышать производственные возможности компании даже после 2030 года, несмотря на агрессивное расширение мощностей. По данным Morgan Stanley, NVIDIA зарезервировала около 60% мощностей CoWoS TSMC на 2026 год, забронировав 800–850 тыс. пластин. При этом гендиректор TSMC предупредил, что мощности 3 нм расписаны до середины 2027 года — 175 тыс. пластин в месяц оказалось недостаточно. SK hynix, Samsung и Micron — переориентируют мощности на HBM. Дополнительно рынок «сжимают» долгосрочные контракты, резервирующие мощности под крупных клиентов. TrendForce прогнозирует рост контрактных цен на DRAM в третьем квартале 2026 года на 15–18%. Это приведёт к удорожанию сборки и апгрейда ПК.

Ценовые горки: память подорожает в 4 раза, а затем резко подешевеет Аналитики Bernstein Research прогнозируют масштабный кризис цен на рынке памяти перед грядущим обвалом. Текущий дефицит разгонит стоимость компонентов до пиковых значений в ближайшие два года. 2026 год: Средняя стоимость DRAM взлетит с $0,54 до $1,56 за гигабайт, а NAND — с $0,08 до $0,30 (рост в 3–4 раза относительно 2025 года). 2027 год: Пик подорожания. Цена DRAM поднимется еще в 1,5 раза — до $2,23 за ГБ, а NAND зафиксируется на отметке $0,32. 2028 год: Перепроизводство спровоцирует обвал цен. DRAM подешевеет вдвое — до $1,05, а NAND упадет до $0,10 за гигабайт. Несмотря на падение в 2028 году, ценники все равно останутся выше докризисного уровня, но нагрузка на кошельки покупателей электроники ощутимо снизится.

🪱 Можно ли съесть чужую память? Звучит как биопанк на VHS, но у этой идеи есть реальная научная родословная: планарии, 1960-е, свет, ток, пюре из обученных червей и Джеймс Макконнелл, который превратил сомнительную нейробиологию в национальное шоу. Схема была почти павловская. Червю показывают вспышку света, потом бьют током. После повторов он якобы начинает скукоживаться уже на свет — предсказывать удар. Дальше Макконнелл резал обученных планарий пополам и ждал, пока из хвоста вырастет новая голова. И, по его данным, память оставалась. Не только в половине с прежней головой, что ещё можно было бы уложить в мозг, а в хвосте, который отрастил себе новый мозг с нуля. След памяти будто был разложен по всему телу. Потом начался режим professor burger. Обученных червей перемалывали и скармливали необученным. «Каннибалы» якобы начинали реагировать быстрее, чем должны были научиться сами. Если память — молекулярная запись, энграмма, то почему бы её не съесть? Артур Кёстлер написал об этом убийственно точно: «Here the metaphor became flesh» — метафора стала плотью. Макконнелл был не просто учёным, а отдельным жанром. В прессе он продавал «таблетки с уроками пианино» и «бургеры с профессорами», называл себя McCannibal и издавал The Worm Runner’s Digest — полунаучный, полусатирический журнал. На гербе — двухголовая планария, девиз: ignotum per ignotius, «неизвестное объясняется ещё более неизвестным». Это выглядело как фарс, но вопрос внутри был не тупой. Планария — почти идеальный демон для философии памяти. Её можно разрезать, и из маленького фрагмента вырастет взрослый червь. Если поведение возвращается вместе с новой головой, то где оно было записано? В синапсах старого мозга? В химии тканей? В регенеративной программе тела? Команда Сэма Гершмана в Гарварде попыталась повторить старые опыты. И случился казус: они ожидали, что рухнет перенос памяти, а рухнуло самое начало. Современные планарии просто не захотели обучаться. Не помогли лабораторные штаммы, дикие черви из реки Чарльз, Орегона и Мичигана, старые приборы. Черви нашлись. Магия — нет. Скучное объяснение: в 1960-е иначе считывали поведение и принимали обычный поворот за защитное скручивание. Сомнительные гипотезы: изменились планарии, вода, микробиом, лабораторная среда. Самый неприятный вариант — эффект зависел от нечёткостидеталей протокола: лампы, температуры, электромагнитного шума, состава воды, стресса. Но история не закончилась. Просто сменила червя. В 2018 году Дэвид Гланцман переносил сенситизацию у морского слизня Aplysia через инъекцию РНК. В 2021-м группа Колин Мёрфи показала, что C. elegans может научиться избегать патогенной бактерии после контакта с лизатом обученных червей; там всплыл Cer1 — вирусоподобный ретротранспозон, который переносит не «картинку воспоминания», а поведенческую установку. Потом появились работы про внеклеточные везикулы: липидные пузырьки, через которые один червь может перенастраивать другого. Вот тут важно не съехать в эзотерику. Никто не скачивает чужую автобиографию как файл. Скорее, организм получает низкоразмерный биологический пресет: подкручивает сенсорные пороги, рецепторы, стрессовые контуры, моторную готовность. Не «я помню, как отравился в этом ресторане», а «этот запах теперь подозрителен». Мы привыкли думать о памяти как об архиве внутри головы. Но у живого тела много памятей. Иммунная система помнит патогены. Ткань помнит повреждение. Клетка помнит состояние через эпигенетику и РНК-контуры. Нервная система, возможно, не единственное хранилище, а быстрый интерфейс более древней способности: сохранять след взаимодействия и менять будущую реакцию.

Про музыку! А песни как-то странно запоминаются.

"Сложно, сложно, очень сложно, ничего не понятно" — такими словами @IEOTG описал работу.

Вопрос такой: вот пациент с тяжёлой деменцией или амнезией, нифига не понимает, детей не узнаёт, слова говорит с трудом. А песню может нормально напеть. Или, если раньше играл, ещё и слабать. Из-за этого в нейробиологии была мысль, что в мозге есть отдельная музыкальная память, которая работает рядом с основной. Собственно, тут врываются наши герои и говорят, что ничего подобного даже близко. Музыка использует те же нейронные сети, что и язык, обычная память и эмоции, просто она делает это очень эффективно, разбивая информацию на иерархические уровни. Короче, стих запоминать легче, потому что если вы прочитаете его неправильно, вы это сразу поймёте. Он очень предсказуемый, и лёгкая нейросеть может делать опережающую генерацию, а тяжёлой останется только проверить её правильность. Как запоминается структура музыки? Людям проигрывали музыку с неправильными аккордами (нарушающими гармонию) — и фиксировали резкий всплеск мозговой активности через 200 миллисекунд после фальшивой ноты. Активируется слуховая кора и зона Брока — вторая вообще-то отвечает за грамматику речи. Младенцы тоже так делают, так что это не музыкальное образование. Вероятно, музыка легко запоминается, потому что она очень предсказуема. Если человеку сломать гиппокамп, запись в постоянную память прекратится. Но есть случаи, когда пациенты (например, профессиональный виолончелист) с разрушенным гиппокампом всё равно могли разучивать новые мелодии. Из-за этого многие решили, что гиппокамп музыке не нужен. Гипотеза: когда профессиональный музыкант слышит новую песню, для его мозга она для него не новая. Она для него просто реализация уже известного синтаксиса. Но если задача действительно сложная, гиппокамп включается. В одном из описываемых экспериментов 68 участникам давали слушать длинный 8-минутный классический трек со скрытыми повторяющимися мотивами. Сканирование мозга показало, что гиппокамп активно работал. Он действовал типа архиватора (или токенизатора): делил непрерывный поток звуков на понятные музыкальные фразы и склеивал их в единое произведение. Мы редко запоминаем только ноты. Чаще песню целиком, причём туда ещё добавляется где мы её слушали и прочие радости среды. Ну, типа, о, тот клуб, где вам потом вломили. Тексты песен запоминаются легче, чем стихи. Когда человек учит текст отдельно и мелодию отдельно, мозгу приходится задействовать много дополнительных областей, чтобы связать их вместе. Но если песня изначально учится как единое целое, можно тратить сильно меньше ресурсов. И обрабатывать слова прямо внутри музыкальной нейронной сети. Если что, по отдалённо похожему принципу на днях сломали Fable 5, поделив на 10 исходящие токены, заставляя её писать текст в картинки. Эта работа — систематический анализ, своих экспериментов не было. Издание серьёзное. Кое-где сырые данные других исследований были получены фМРТ ещё в эпоху радостного дохлого лосося (но критичные подтверждались ЭЭГ), так что такую музыку следует слушать с особой осторожностью.

Ну а у нас есть ещё три угарных поста про музыку: — Объясняем музыку — И про классическую музыку — Музыка — это взлом эволюционных механизмов.

-- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты А вы не боитесь, что послушаете татарский рэп, и вам понравится?

Ключ к памяти нашли... в кишечнике Забывчивость с возрастом привыкли считать проблемой мозга. Но исследование Стэнфорда намекает: часть беды начинается гораздо ниже, в животе, где живут триллионы бактерий. И, что удивительно, у мышей этот процесс удалось повернуть вспять. Как это работает? Кишечник и мозг связаны блуждающим нервом — своего рода «телефонной линией» между животом и головой. С возрастом состав кишечных бактерий меняется: одних становится больше, других меньше. Иммунные клетки кишечника замечают сдвиг и запускают воспаление, а оно приглушает сигнал по блуждающему нерву к гиппокампу. А это участок мозга, отвечающий за память и ориентацию в пространстве. Учёные проверили это любопытно. Молодых мышей подселили к старым — и через общий «микробиом» память молодых испортилась: они теряли интерес к новым предметам и путались в лабиринте, будто пожилые. А вот стерильные мыши, выросшие вообще без бактерий, с возрастом память не теряли. Дали им микрофлору стариков и результаты снова просели. Нашли и конкретного виновника — бактерию Parabacteroides goldsteinii. Расплодившись, она поднимает уровень определённых жирных кислот, те раздражают иммунные клетки, дальше воспаление глушит нерв и память тускнеет. Самое эффектное: когда старым мышам стимулировали блуждающий нерв, они запоминали предметы и проходили лабиринт не хуже молодых. Двухнедельный курс антибиотиков молодым мышам с «чужой» микрофлорой тоже вернул сообразительность. До людей ещё далеко, но стимуляция блуждающего нерва уже одобрена при депрессии и эпилепсии — так что направление многообещающее. По сути, учёные нащупали «пульт» к мозгу снаружи. @vselennayaplus

💸 Оперативка снова подорожает Готовьтесь платить больше за гаджеты во втором полугодии. Крупные производители памяти опять поднимают цены, и заводилой выступает Samsung. По данным цепочки поставок, компания договаривается с клиентами о росте цен на DRAM в среднем до 20% уже в третьем квартале. И это поверх безумных скачков начала года: больше 90% в первом квартале и ещё 50% во втором. SK Hynix подтягивается следом. Причина — дефицит. Производители бросили силы на высокоскоростную память HBM для ИИ-дата-центров, а на обычную память для потребительских устройств мощностей остаётся меньше. В Lenovo уже назвали это «новой нормой» и предупредили: к ценам до 2025 года мы, возможно, не вернёмся аж до 2030-го. А кто-то, чтобы сдержать расходы, возвращается к выпуску старой доброй DDR4. При этом аппетит Samsung к прибыльной ИИ-памяти только растёт: компания, по слухам, обсуждает с Anthropic разработку собственного ИИ-чипа. То есть давление на рынок обычной памяти в ближайшее время никуда не денется. Что это значит для нас с вами? Новый игровой ноутбук или флагман во втором полугодии обойдётся дороже. А из-за подорожавшей памяти продажи смартфонов и вовсе могут просесть на десятки процентов — устройства становятся менее доступными. Серверный ИИ пирует, а платит за это, как обычно, рядовой покупатель. @droidergram

Мобильное подразделение Samsung впервые за всю историю ушло в минус — виноват ИИ-бум, на котором наживаются мерзкие капиталюги, производящие память и ИИ-чипы. Nvidia, Micron, SK Hynix... эм... и Samsung?! По данным инсайдера Ice Universe, подразделение Samsung MX, отвечающее за смартфоны, во втором квартале 2026 года показало убыток в $740 млн — впервые с момента основания. Глава MX ТМ Ро предупредил руководство, что и год может завершиться с убытком. Причина — рост цен на DRAM и NAND из-за ИИ-серверов. Один суперкомпьютер потребляет столько RAM, сколько хватило бы на 4600 смартфонов. Себестоимость флагманов выросла на $100–150, причём 23% стоимости уходит на оперативную память и ещё 18% — на накопитель. По данным инсайдеров, производитель памяти Samsung отказывается продавать производсителю смартфонов Samsung память по цене ниже той, которая сформирована ИИ-гиперскейлерами, высасывающими память с рынка как пылесосом. Полупроводниковое подразделение Samsung заработало сверхприбыль $38 млрд за квартал — в семь раз больше, чем год назад. При этом, с продажами у мобильного подзразделения все тоже неплохо Galaxy S26 бьёт рекорды предзаказов в Корее, США и Европе. Ну ничего, ничего, настрадавшийся мобильный Samsung обязательно переживет капиталистический империализм и, вот увидите, не продаст смартфоны Galaxy со скидкой кремниевому подразделению, показавшему свою империалистическую натуру, в час их нужды, когда память снова будет покупаться на сдачу от покупки видеокарты как пару лет назад 😂

«Новая эра для накопителей»: китайские SSD на ячейках YMTC теперь поставляются на глобальный рынок в ноутбуках Lenovo В конфигурации Lenovo ThinkBook 14 G9 IPL обнаружили SSD от Yangtze Memory Technologies (YMTC) — это на нашей памяти первый случай, когда накопитель китайского производителя попал в массовый ноутбук крупнейшего OEM-вендора. Модель на 512 ГБ выполнена в форм-факторе M.2 2242 с интерфейсом PCIe NVMe 4.0. В тестах Notebookcheck накопитель показал последовательные скорости чтения до 3950 МБ/с и записи до 2514 МБ/с — ничего особенного, даже ниже среднего по сравнению с конкурентами от Samsung и пр., к тому же наблюдался троттлинг под нагрузкой. Но, большинству этого хватит и для офиса, и для творческой деятельности, и для игр. Появление YMTC в системах Lenovo — грамотное использование открытого окна возможностей на фоне дефицита памяти из-за ИИ-бума: мощности Samsung, Micron, SK Hynix и Kioxia переориентируются на дата-центры, и OEM вынуждены искать альтернативы.

⚡️ 30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks Вышел репозиторий Agent Memory Techniques с 30 runnable notebooks по памяти в современных AI-агентах. Внутри собраны основные подходы: conversation buffers, vector stores, knowledge graphs, episodic и semantic memory, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti и production-паттерны, которые уже встречаются в реальных агентных системах. Это набор ноутбуков, которые можно запускать, менять и сравнивать между собой. Удобно, если нужно понять, чем простая история диалога отличается от долговременной памяти, где уместен vector store, когда нужен graph-based подход и как память влияет на поведение агента в длинной задаче. GitHub: http://github.com/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques