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Das KI-Speichermodell MemoraX sammelt in einer Seed-Finanzierungsrunde eine Million Dollar ein, um der „KI-Amnesie“ ein Ende zu setzen
Können große Modelle wirklich als effiziente „Suchmaschinen“ dienen? Hao Jianye, Gründer der Shenzhen Yijiayuan Technology Co., Ltd. (MemoraX AI), vertritt die Ansicht, dass KI niemals zu einem echten intelligenten Partner werden wird, wenn die Lücke zwischen „Speicher“ und „Gedächtnis“ nicht geschlossen wird.
Das erst vor einem Monat gegründete Start-up hat eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 10 Millionen US-Dollar bekannt gegeben, die vom L2F Lightsource Entrepreneur Fund und Zhongding Capital angeführt wurde und an der namhafte Investoren und Branchenakteure beteiligt waren. Die Mittel werden in erster Linie für die Weiterentwicklung von Agentic-RL-Algorithmen (Agent Reinforcement Learning), die technische Umsetzung sowie die Entwicklung interner Speichermodule verwendet.
MemoraX AI wurde im März 2026 gegründet. Sein Gründer, Hao Jianye, ist ein angesehener Professor an der Tianjin-Universität, der zuvor als Direktor des „Decision Reasoning Lab“ und des „Large Model Algorithm Lab“ bei Huawei tätig war. Er bringt fundierte akademische Qualifikationen und praktische Erfahrung im Bereich des verstärkenden Lernens mit. Das Team besteht aus technischen Experten großer Unternehmen wie Huawei, Alibaba und Tencent und bildet eine solide Mischung aus akademischem und branchenbezogenem Fachwissen.
Auf der technischen Seite nutzt MemoraX AI seine firmeneigene „Agentic RL“-Technologie, um das Gedächtnis zu verinnerlichen. Dieser Ansatz behebt häufige Schwachstellen aktueller großer Modelle, wie fragmentiertes Gedächtnis und ungenaues Abrufen. Seine zentralen Vorteile erstrecken sich auf drei Dimensionen: dynamische Entwicklung – das Gedächtnis wird während der Interaktionen kontinuierlich aktualisiert und neu organisiert, anstatt statisch zu bleiben; präziser Abruf – im LoCoMo-Refined-Testdatensatz werden Vergleichsprodukte um 30 % übertroffen, während gleichzeitig eine 400-fache Trainingseffizienz erreicht wird; sowie Generalisierung und Wiederverwendung – flexible Anpassung an verschiedene Szenarien, von intelligenten Endgeräten bis hin zum Wissensmanagement auf Unternehmensebene.
Diese Spitzentechnologien kommen bereits in Bereichen wie autonomem Fahren, der Automatisierung des Chipdesigns und industriellen Lösungsprogrammen zum Einsatz.
Kommerziell verfolgt MemoraX AI eine Doppelstrategie, die sowohl auf den B2B- als auch auf den B2C-Markt abzielt. Im B2B-Bereich bietet das Unternehmen standardisierte Speichermodule für Branchen wie das Gesundheitswesen, den Finanzsektor und die Rechtsbranche an, um den intelligenten Kundenservice und das Wissensmanagement zu verbessern. Im B2C-Bereich konzentriert es sich auf die Entwicklung personalisierterer digitaler Begleiter. Die ersten standardisierten Speicherprodukte werden voraussichtlich innerhalb eines Jahres offiziell auf den Markt kommen.
Investoren sind der Ansicht, dass ein Speichersystem die grundlegendste Infrastruktur für einen Agenten darstellt und direkt die Obergrenze der Leistungsfähigkeit von KI bestimmt. Da die KI-Anwendungsschicht dringend Engpässe überwinden muss, wird der Ansatz von MemoraX AI, sich durch dynamische Interaktionen selbst zu aktualisieren, als entscheidender Schritt angesehen, um die Grenzen der Branche zu überwinden.
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Kommentare (1)
![MarkJohnson]()
Finally, someone gets it! We're drowning in data but starving for context. If MemoraX can actually fix that persistent AI amnesia, it might just be the missing link for truly intelligent search. Excited to see if they can bridge the storage-memory gap effectively. 🧠✨
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