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MemoraX, el modelo de memoria basado en IA, recauda un millón de dólares en una ronda de financiación inicial para acabar con la «amnesia de la IA»
¿Pueden los modelos de gran tamaño funcionar realmente como «motores de búsqueda» eficientes? Hao Jianye, fundador de Shenzhen Yijiayuan Technology Co., Ltd. (MemoraX AI), sostiene que, si no se salva la brecha entre el «almacenamiento» y la «memoria», la IA nunca se convertirá en un auténtico compañero inteligente.
Fundada hace apenas un mes, esta startup ha anunciado una ronda de financiación inicial de 10 millones de dólares liderada por L2F Lightsource Entrepreneur Fund y Zhongding Capital, con la participación de destacados inversores y actores del sector. La financiación se destinará principalmente a la iteración de los algoritmos de Agentic RL (aprendizaje por refuerzo con agentes), a la implementación técnica y al desarrollo de módulos de memoria interna.
MemoraX AI se fundó en marzo de 2026. Su fundador, Hao Jianye, es un distinguido profesor de la Universidad de Tianjin que anteriormente ocupó el cargo de director del Laboratorio de Razonamiento Decisional y del Laboratorio de Algoritmos de Modelos Grandes de Huawei. Aporta sólidas credenciales académicas y experiencia práctica en aprendizaje por refuerzo. El equipo está formado por expertos técnicos procedentes de grandes empresas como Huawei, Alibaba y Tencent, lo que constituye una sólida combinación de conocimientos académicos y experiencia en el sector.
En el ámbito técnico, MemoraX AI utiliza su tecnología patentada «Agentic RL» para internalizar la memoria. Este enfoque aborda los puntos débiles habituales de los grandes modelos actuales, como la memoria fragmentada y la recuperación imprecisa. Sus ventajas principales abarcan tres dimensiones: evolución dinámica —la memoria se actualiza y reorganiza continuamente durante las interacciones, en lugar de permanecer estática—; la recuperación precisa: supera a sus competidores en un 30 % en el conjunto de pruebas LoCoMo-Refined, al tiempo que alcanza una eficiencia de entrenamiento 400 veces superior; y la generalización y la reutilización: se adapta con flexibilidad a distintos escenarios, desde terminales inteligentes hasta la gestión del conocimiento a nivel empresarial.
Estas tecnologías de vanguardia ya se están aplicando en campos como la conducción autónoma, la automatización del diseño de chips y los solucionadores industriales.
Desde el punto de vista comercial, MemoraX AI sigue una estrategia dual dirigida tanto al mercado B2B como al B2C. En el ámbito B2B, ofrece módulos de memoria estandarizados para sectores como la sanidad, las finanzas y el derecho, mejorando la atención al cliente inteligente y la gestión del conocimiento. En el ámbito B2C, se centra en la creación de asistentes digitales más personalizados. Se espera que los primeros productos de memoria estandarizados salgan oficialmente al mercado en el plazo de un año.
Los inversores consideran que un sistema de memoria es la infraestructura más fundamental para un agente, ya que determina directamente el límite máximo de las capacidades de rendimiento de la IA. Dado que la capa de aplicación de la IA necesita superar urgentemente los cuellos de botella, el enfoque de MemoraX AI, basado en la autoactualización a través de interacciones dinámicas, se considera un esfuerzo clave para superar el techo del sector.
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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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