Функция «сновидений» ChatGPT, которую, я надеюсь, скопируют все ИИ

marsbitОпубликовано 2026-06-08Обновлено 2026-06-08

Введение

ChatGPT представил новую систему памяти на базе технологии Dreaming (сновидение). В отличие от более ранней функции сохранения данных по запросу, новая система автоматически анализирует диалоги, выявляя предпочтения пользователя, детали проектов, планы путешествий и другие важные детали. Она также способна оценивать актуальность информации, отбрасывая устаревшие сведения. Эта технология позволяет ChatGPT сохранять контекст между сеансами общения, обеспечивая более персонализированные и релевантные ответы. Например, при обсуждении подводной съемки модель может учесть ранее упомянутое фотооборудование пользователя. OpenAI внедрила для контроля инструменты «Сводка памяти», «История памяти» и «Источники памяти». Пользователи могут просматривать, редактировать данные или временно отключать память. Обновление сначала доступно для подписчиков Plus и Pro в США, с последующим распространением на другие страны и бесплатные аккаунты. Новая система памяти рассматривается как важный шаг в трансформации ChatGPT из простого инструмента в интеллектуального персонального ассистента, который глубоко понимает контекст и потребности пользователя, постепенно становясь его «внешним цифровым отражением».

Теперь система памяти ChatGPT стала более похожей на человеческую.

OpenAI недавно представила совершенно новую систему памяти, основанную на технологии Dreaming.

Она автоматически организует ваши предпочтения, проекты, устройства, планы поездок и жизненные обстоятельства в ходе длительных диалогов, а при ответе определяет, какая информация по-прежнему актуальна, а какая устарела.

Однако это обновление сначала станет доступно пользователям Plus и Pro в США, в ближайшие недели распространится на большее количество стран и постепенно охватит пользователей Free и Go.

Новая система памяти ChatGPT: больше не начинаем с нуля

На самом деле, ещё в апреле 2024 года ChatGPT уже представлял функцию памяти, но в основном в форме «сохранения воспоминаний». Например, пользователи могли явно попросить ChatGPT запомнить определённую информацию, такую как планы поездок, пищевые предпочтения, имена или требования по работе.

Ранний механизм больше походил на личную записную книжку. Если пользователь чётко указывал, система сохраняла информацию и учитывала её в последующих диалогах. Однако на практике многие важные сведения не появляются в форме «пожалуйста, запомни».

Пользователь мог просто упомянуть своё устройство в одном запросе, косвенно указать предпочтения по размещению при планировании поездки или раскрыть контекст проекта во время рабочего обсуждения. Старой версии было трудно стабильно улавливать подобный естественно разбросанный контекст.

Кроме того, местоположение человека может меняться, планы завершаться, проекты продвигаться, а предпочтения корректироваться. Статичная память, если её долго не обновлять, может вместо персонализации привести к ошибкам. Например, если пользователь ранее говорил о поездке в Сингапур, эта информация полезна перед путешествием; но после его завершения, если система продолжит рекомендовать доставку еды для Сингапура, это будет ошибкой.

Чтобы решить эти проблемы и позволить памяти обновляться со временем, более точно отражая реальные потребности пользователя, OpenAI в апреле 2025 года представила первое поколение Dreaming, попытавшись заставить ChatGPT в фоновом режиме анализировать историю чатов, автоматически организовывать полезную информацию из множества диалогов и синтезировать новое состояние памяти.

За прошедший год Dreaming вместе с сохранением воспоминаний улучшили возможности персонализации, но ранние версии ещё были недостаточно мощны, чтобы самостоятельно поддерживать полноценную систему памяти.

Новая версия построена на основе Dreaming и нацелена на одновременное решение трёх задач: поддержание полезного контекста, следование предпочтениям пользователя и сохранение корректности с течением времени.

В официальном блоге OpenAI привела несколько примеров. Если пользователь ранее обсуждал фотооборудование, а затем спрашивает об аксессуарах для подводной съёмки, ChatGPT сможет дать совместимые рекомендации с учётом конкретной камеры, корпуса и вспышки, а не просто предоставить общий список.

Если пользователь планирует поездку в Сингапур, система также сможет, учитывая упомянутые ранее предпочтения по фотосъёмке дикой природы, потребность в кондиционере в отеле и привычку к тихим ужинам, предложить более подходящий личный маршрут.

Если пользователь ранее был в каком-то месте, система также должна понимать, что это могло быть временным состоянием, и нельзя через несколько месяцев продолжать считать его текущим местоположением.

Внутренние оценочные данные также отражают эти изменения.

В тестах на вспоминание фактов успешность выполнения задач системой сохранённых воспоминаний (Saved memories) 2024 года составляла 41,5%, в 2025 году для сохранённых воспоминаний плюс Dreaming V0 — 67,9%, а в 2026 году для Dreaming V3 достигла 82,8%.

В тестах на следование предпочтениям показатели составили 31,4%, 55,3% и 71,3% соответственно.

В тестах на сохранение корректности с течением времени прогресс был ещё более заметным: в 2024 году — 9,4%, в 2025 — 52,2%, а в 2026 достиг 75,1%.

Эти данные показывают, что OpenAI хочет, чтобы ChatGPT запоминал не просто больше информации. По-настоящему ключевым является то, что система должна знать, какая информация всё ещё свежа, какая устарела и какая подходит для использования в текущем ответе.

Конечная цель личного ассистента — стать другим «вами»

Самые очевидные изменения на продуктовом уровне — это добавление «сводки памяти».

OpenAI заявляет, что воспоминания, синтезированные Dreaming, можно просмотреть на странице сводки памяти. Пользователи могут видеть личную информацию, которую ChatGPT считает важной, включая работу, интересы, планы поездок, долгосрочные проекты и предпочтения по ответам, а также могут добавлять или изменять информацию в сводке.

Сводка памяти обновляется автоматически и отображает время последнего обновления.

Пользователи могут напрямую вводить запросы на изменение, выбирать конкретный текст для исправления или выбирать «больше не упоминать в будущем». Однако OpenAI подчёркивает, что такие операции только уменьшат активное упоминание в будущем, но не равнозначны полному удалению соответствующей информации.

Если пользователь хочет полностью удалить определённую информацию, необходимо удалить все возможные источники, включая сохранённые воспоминания, прошлые чаты, архивированные чаты, загруженные файлы, сводку памяти, а также соответствующий контент в подключённых приложениях.

Конечно, если вам кажется, что автоматическая сводка новой версии недостаточно контролируема, OpenAI по-прежнему сохраняет для веб-пользователей Plus и Pro старую систему «Saved memories».

Как и обычно, более релевантная и часто упоминаемая информация будет находиться на переднем плане, а менее важный контент перейдёт в фоновый режим, чтобы уменьшить ситуацию переполнения памяти. При определении приоритетов система будет учитывать новизну информации и частоту, с которой пользователь затрагивает связанные темы.

Пользователи также могут вмешиваться вручную. На странице Saved memories можно искать воспоминания, сортировать их по новизне или старости, а также повышать или понижать приоритет отдельного воспоминания. Воспоминания в фоновом режиме отображаются серым цветом. Пользователи также могут удалить отдельное воспоминание или все воспоминания разом.

Кроме того, OpenAI предоставила функцию истории памяти. Пользователи могут просматривать версии saved memories в разные моменты времени и восстанавливаться до предыдущего состояния. Это означает, что когда память начинает обновляться автоматически, пользователи, по крайней мере, могут видеть, как она меняется, и возвращать систему к прошлому состоянию.

OpenAI также добавила функцию «источника памяти».

Пользователи могут нажать на иконку книги под ответом, чтобы увидеть, какие источники участвовали в персонализированном ответе. Источники могут включать прошлые чаты, сохранённые воспоминания, пользовательские инструкции, файлы и Gmail. Отображение источников не перечисляет все влияющие факторы, но позволяет пользователю лучше понять, почему ChatGPT дал тот или иной персонализированный ответ.

Диапазон доступных источников для разных тарифных планов неодинаков.

Пользователи Free и Go могут использовать прошлые чаты, сохранённые воспоминания и пользовательские инструкции. Пользователи Plus и Pro в некоторых регионах также могут использовать библиотеку файлов и Gmail. Для использования Gmail требуется активное подключение со стороны пользователя; после подключения его можно использовать для распознавания писем с подтверждением поездок, цепочек проектов или контекста расписания. Важно отметить, что источники «Файлы» и «Gmail» недоступны в Европейской экономической зоне, Швейцарии и Великобритании.

Управление памятью по-прежнему находится на странице Memory в настройках.

Пользователи могут включать или выключать память, а также использовать временный чат. Временный чат не использует существующие воспоминания и не создаёт новые.

Отключение сохранения воспоминаний не приведёт к автоматическому удалению уже сохранённого содержимого, удаление чата также не приведёт к автоматическому удалению сохранённых воспоминаний, сгенерированных из этого чата. Пользователям необходимо отдельно удалить соответствующие воспоминания или попросить ChatGPT забыть.

Проблема конфиденциальности становится более важной.

OpenAI признаёт, что конфиденциальная информация, которой пользователи делятся в чатах, может появиться в памяти. Если пользователи не хотят, чтобы соответствующий контент использовался для будущих персонализированных ответов, они могут отключить память, использовать временный чат, удалить соответствующие чаты, удалить файлы или отключить подключённые приложения.

Что касается обучения моделей, если пользователь включает опцию «Improve the model for everyone», прошлые чаты, сохранённые воспоминания и связанное содержимое памяти могут быть использованы для улучшения модели. Содержимое клиентов ChatGPT Business, Enterprise и Edu по умолчанию не используется для обучения.

На уровне развёртывания OpenAI заявляет, что недавние улучшения сократили вычислительные ресурсы, необходимые для Dreaming, примерно в 5 раз, поэтому OpenAI теперь также начинает предоставлять версию, соответствующую требованиям качества, пользователям Free, одновременно увеличивая объём памяти для пользователей Plus и Pro.

Для OpenAI память — ключевой шаг в превращении ChatGPT из модели в ассистента.

Настоящий ассистент не может каждый раз начинать с нуля. Он должен знать, что пользователь делает, как привык выражаться, какие планы уже завершены, какие предпочтения всё ещё действуют. Иначе персонализация — это просто набор более вежливых универсальных ответов.

Но память также изменит отношения между пользователем и продуктом.

Когда ChatGPT начинает помнить ваши проекты, поездки, файлы, письма и жизненные ограничения, он перестаёт быть просто окном для чата. Он всё больше становится похожим на долгосрочно существующий личный интерфейс, помогающий вам получать информацию, планировать задачи, объяснять мир, а также незаметно накапливающий понимание вас.

В некотором смысле, память — это обряд посвящения во взрослую жизнь для ИИ-ассистента.

Это также напоминает классическую тему, которую серия «Бегущий по лезвию» неоднократно поднимала: определяют ли воспоминания (реальные или имплантированные) человечность, формируют ли самоидентификацию и могут ли служить критерием для различения человека и репликанта.

А система памяти, выпущенная сегодня в ChatGPT, задаёт похожий вопрос: когда ИИ долгое время сохраняет ваш опыт, предпочтения и способы принятия решений, не станет ли он постепенно вашим внешним «я»?

Конечная точка развития ИИ-ассистента может быть редактируемой версией вас самих.

Ссылки для справки:

1. https://openai.com/index/chatgpt-memory-dreaming/

2. https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq

Эта статья взята с официального аккаунта WeChat «爱范儿» (айфаньэр), автор: любящий находить продукты завтрашнего дня

Связанные с этим вопросы

QНа чем основана новая система памяти ChatGPT, представленная OpenAI?

AНовая система памяти ChatGPT основана на технологии Dreaming, которая позволяет автоматически обрабатывать предпочтения пользователя, проекты, устройства, планы путешествий и другие детали из долгосрочных диалогов.

QКак изменилась успешность ChatGPT в тестах на запоминание фактов с 2024 по 2026 год?

AУспешность выполнения задач на запоминание фактов возросла с 41,5% в 2024 году (система Saved memories) до 67,9% в 2025 году (Saved memories + Dreaming V0) и достигла 82,8% в 2026 году с Dreaming V3.

QКак пользователи могут контролировать или изменять информацию, которую ChatGPT запомнил о них?

AПользователи могут просматривать и редактировать информацию на странице «Сводка памяти» (Memory Summary), вносить правки, отмечать данные как неактуальные или удалять их через Saved memories, а также использовать временные чаты, которые не создают и не используют память.

QКакие источники информации может использовать ChatGPT для персонализации ответов, и есть ли различия для разных тарифных планов?

AChatGPT может использовать прошлые чаты, сохраненные воспоминания (Saved memories), пользовательские инструкции, файлы и Gmail (при подключении). Бесплатные и Go-пользователи имеют доступ к первым трем источникам, а Plus и Pro могут использовать файлы и Gmail в некоторых регионах, кроме Европейской экономической зоны, Швейцарии и Великобритании.

QКак OpenAI решает проблему устаревания информации в памяти ChatGPT?

AСистема Dreaming автоматически обновляет память, определяя, какая информация остается актуальной, а какая устарела, основываясь на времени и частоте обсуждения тем. Пользователи также могут вручную корректировать или удалять данные через функции управления памятью.

Похожее

Он был заслугой двух ведущих отраслей Шанхая, но ушел из жизни в тихом сожалении

Цзян Шанчжоу, бывший заместитель главы Шанхайского экономического комитета, сыграл ключевую роль в развитии двух стратегических отраслей города — полупроводниковой промышленности и производства коммерческих авиалайнеров. В конце 1990-х годов, когда китайская микроэлектронная отрасль находилась в застое, он смело предложил построить в Шанхае за пять лет десять 8-дюймовых линий по производству чипов, что значительно превышало общенациональные планы. Благодаря его усилиям по привлечению талантов, таких как Чжан Жуцзин, был основан SMIC, а также создана компания AMEC. Это заложило основу для того, чтобы Шанхай стал лидером в полупроводниковой отрасли Китая. Параллельно, будучи руководителем группы по论证нию крупных государственных проектов, Цзян Шанчжоу, уже будучи болен раком лёгких, настойчиво продвигал включение проекта по созданию крупного пассажирского самолёта в государственный план развития. Его видение привело к возрождению авиационной промышленности в Шанхае и в конечном итоге к созданию самолёта C919. Несмотря на свой стратегический ум и дальновидность, карьера Цзян Шанчжоу часто сталкивалась с непониманием из-за опережающих своё время идей, будь то в Санье, Янпу или Шанхае. Он скончался в 2011 году от рака, не дожив до полного расцвета отраслей, которые он помог создать. Однако его наследие живёт: Шанхай сегодня является ведущим центром Китая в области集成电路 и коммерческого авиастроения, во многом благодаря основам, заложенным Цзян Шанчжоу. Его жизнь — это пример преданности долгосрочному развитию страны.

marsbit7 мин. назад

Он был заслугой двух ведущих отраслей Шанхая, но ушел из жизни в тихом сожалении

marsbit7 мин. назад

Фокус доходов AMD: как за 12 кварталов акцент сместился в сторону дата-центров

В отчете AMD за второй квартал отмечается, что доход от бизнеса в области центров обработки данных достиг 6,718 млрд долларов США, увеличившись на 107% в годовом исчислении, в то время как доход от игрового бизнеса упал на 31% до 779 млн долларов. За 12 кварталов доля центра обработки данных в общем доходе компании выросла с 27,6% до 58,2%, став крупнейшим подразделением с четвертого квартала 2025 года. Хотя сокращение игрового бизнеса произошло в тот же период, данные не подтверждают прямого переноса ресурсов между этими направлениями. Общий доход компании вырос, что указывает на расширение всей бизнес-базы, а не просто на внутреннее перераспределение. По сравнению с конкурентами, темпы роста AMD в сегменте ЦОД высоки, но абсолютный объем дохода (6,718 млрд долларов) все еще значительно уступает NVIDIA (около 75,2 млрд долларов) и близок к показателю Intel DCAI (6,262 млрд долларов), хотя определения подразделений различаются. Таким образом, центры обработки данных стали главным источником дохода для AMD, но открытая отчетность не позволяет сделать вывод о прямой замене одного бизнеса другим.

marsbit7 мин. назад

Фокус доходов AMD: как за 12 кварталов акцент сместился в сторону дата-центров

marsbit7 мин. назад

Объясняем Cloudflare Wallet: новый игрок в стабильных платежах с использованием x402

4 августа Cloudflare анонсировала кошельки (Wallets), но на данный момент пользователи могут лишь зарезервировать уникальный идентификатор (handle). Функции пополнения, платежей и виртуальных кошельков для AI-агентов пока не реализованы, их релиз запланирован на будущее. Эту новость следует рассматривать в контексте других платежных инициатив Cloudflare: Stripe Projects (открытый бета-тест, позволяет агенту оплачивать услуги с лимитом), Monetization Gateway (для приема платежей через x402) и самих Wallets. Wallets предназначены для управления идентификацией, балансом и правилами авторизации плательщика, а не являются готовой платежной сетью. Данные протокола x402 (7.5 млн транзакций на $2.4 млн за 30 дней, ~$0.32 за транзакцию) демонстрируют его активность для микроплатежей, но не отражают уровень внедрения именно кошельков Cloudflare, так как x402 — это открытый стандарт. Пример Cloudflare с оплатой вызова API в $0.01 через MCP-сервер иллюстрирует идею микроплатежей, но текущая реализация для разработчиков требует от них хранения приватных ключей и использования тестовых сетей. Планируемые функции Wallets, такие как разделение кошельков для учетной записи и агентов, лимиты и белые списки, пока недоступны для настройки. Таким образом, анонс представляет собой скорее декларацию о намерениях и первый шаг — регистрацию идентификаторов. Ключевые вопросы — поддержка стейблкоинов и блокчейнов, KYC, тарифы и детали реализации — остаются без ответа. Основной акцент сделан на создании безопасной инфраструктуры для автоматических платежей AI-агентов в будущем.

marsbit28 мин. назад

Объясняем Cloudflare Wallet: новый игрок в стабильных платежах с использованием x402

marsbit28 мин. назад

TradeXYZ и Hyperliquid: раскрытие симбиотических отношений при разделе 50%

Рынок сохраняет осторожность: инвестиции в ИИ поощряются только при условии роста без ущерба для денежных потоков. В криптосфере давление оказывают отток средств из ETF и рост доходности гособлигаций. Внутри крипторынка лидерство перешло к Solana и DEX. Solana выросла на 8,5%, во многом благодаря токену META, а сектор DEX — на 5,2%, чему способствовал рост Uniswap. Ключевой темой стала дискуссия вокруг TradeXYZ и Hyperliquid. TradeXYZ, независимая команда, построившая на Hyperliquid рынок RWA-активов, который теперь составляет более 50% объема торгов Hyperliquid. По условиям HIP-3, TradeXYZ обязана направлять 50% своих доходов от комиссий Hyperliquid, оставляя половину себе. Возникают опасения, что высокий процент отчислений может подтолкнуть TradeXYZ к уходу с платформы. Однако анализ показывает симбиотические отношения: Hyperliquid предоставляет инфраструктуру, пользователей и обеспечение, а TradeXYZ — исполнение и инновации. Уход был бы равносилен репутационному и экономическому самоубийству для обеих сторон. Hyperliquid также монетизирует себя через приоритетные сборы за запись, плату за чтение от маркет-мейкеров и увеличение поставок стейблкоинов (например, USDC), что приносит значительный доход. Таким образом, главный вопрос — не в разделе доходов 50/50, а в том, как обе стороны перейдут от модели агрессивного роста к более стабильной и прибыльной основе с более высокими комиссиями.

marsbit43 мин. назад

TradeXYZ и Hyperliquid: раскрытие симбиотических отношений при разделе 50%

marsbit43 мин. назад

Отчет: DeepSeek возобновил привлечение финансирования, оценка перед инвестированием составила 500 миллиардов юаней

Несколько источников сообщают, что компания DeepSeek, разработчик больших языковых моделей, возобновила переговоры по второму раунду финансирования. Целевой сбор составляет 50 млрд юаней, а предварительная оценка компании перед инвестициями достигла примерно 500 млрд юаней. Планируется завершить сделки к концу августа. В июне этого года DeepSeek успешно закрыла первый раунд, привлекший 50 млрд юаней при оценке свыше 350 млрд юаней. Второй раунд был временно приостановлен в конце июля, но теперь переговоры возобновились, хотя и проходят более сдержанно. Ожидается, что в двух раундах компания привлечет более 100 млрд юаней. Конкуренция на рынке ИИ-моделей ужесточается. Компания Moonshot AI (月之暗面) в конце июля завершила раунд финансирования с оценкой около 210 млрд юаней и готовится к Pre-IPO раунду. Успех финансирования тесно связан с выходом новых моделей. DeepSeek недавно выпустила официальную тестовую версию DeepSeek-V4-Flash, которая демонстрирует высокую производительность при низкой стоимости, укрепив свою конкурентоспособность. Согласно данным платформы OpenRouter, эта модель в настоящее время лидирует по объему потребляемых токенов.

marsbit1 ч. назад

Отчет: DeepSeek возобновил привлечение финансирования, оценка перед инвестированием составила 500 миллиардов юаней

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片