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A MemoraX AI, fundada por um especialista da Huawei em Shenzhen, levanta US$ 10 milhões para resolver problemas de memória em modelos de grande porte
Na corrida pela IA, os grandes modelos de linguagem alcançaram avanços notáveis no raciocínio lógico e na interação multimodal, mas ainda apresentam uma falha embaraçosa: eles esquecem tudo assim que os usuários se afastam. Recentemente, surgiu uma nova startup chamada Shenzhen Yiji Yuan Technology Co., Ltd. (MemoraX AI), que anunciou oficialmente uma rodada de investimentos iniciais de vários milhões de dólares. A rodada foi liderada pelo L2F Lightsource Venture Fund e pela Zhongding Capital, com a participação de vários investidores de renome.
Notavelmente, a MemoraX AI está sediada em Nanshan, Shenzhen. Levou menos de um mês desde a fundação até a obtenção desse investimento significativo.

Líder do setor: um especialista em dupla formação que une a academia e a indústria
He Jianye, líder da MemoraX AI, é um clássico exemplo de acadêmico-empreendedor. Na casa dos 40 anos, ele possui uma formação acadêmica excepcionalmente sólida e realizou pesquisa de pós-doutorado no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). Após retornar à China em 2015, fundou um dos primeiros laboratórios de aprendizado por reforço profundo do país na Universidade de Tianjin.
Antes de fundar a MemoraX AI, He Jianye passou muitos anos na Huawei, onde atuou como diretor do Laboratório de Raciocínio Decisório, diretor do Laboratório de Algoritmos de Modelos de Grande Escala e diretor de tecnologia do Grupo Médico. Como principal especialista em inteligência de decisão da Huawei, ele liderou vários projetos industriais de bilhões de dólares. Essa combinação de conhecimento acadêmico de ponta e experiência prática no setor conferiu à MemoraX AI o DNA de uma grande empresa e uma orientação prática desde o primeiro dia.
Avanço técnico: proporcionando memória de longo prazo à IA
Atualmente, os agentes de IA frequentemente enfrentam dificuldades com armazenamento instável de informações e recuperação imprecisa, resultando em experiências ruins para o usuário. A abordagem central da MemoraX AI é incorporar recursos de memória diretamente na arquitetura subjacente do modelo por meio de sua tecnologia proprietária “Agentic RL”, em vez de simplesmente acoplar um banco de dados externo.
De acordo com a empresa, essa tecnologia aborda três desafios principais:
Evolução dinâmica: a memória evolui de dados estáticos para ser continuamente compreendida, atualizada e reconstruída durante as conversas.
Recuperação precisa: em testes de memória relevantes, seu desempenho supera significativamente soluções comparáveis, enquanto a eficiência do treinamento melhorou centenas de vezes.
Reutilização de cenários: seja em tarefas diárias de escritório, na escrita de código ou na companhia digital, a memória é transferida de forma integrada entre cenários.
Visão de Negócios: Criando Companheiros Digitais Personalizados
A equipe fundadora acredita que, se a IA não conseguir preencher a lacuna entre armazenamento e memória, ela permanecerá para sempre apenas como um mecanismo de busca eficiente. A MemoraX AI tem como objetivo transformar a IA de uma ferramenta fria em um companheiro caloroso.
O panorama de negócios da empresa já está tomando forma. No lado B2B, a MemoraX AI planeja oferecer módulos de memória padronizados para setores como finanças, saúde e direito, abordando pontos críticos de eficiência decorrentes de consultas repetitivas. No lado do consumidor, ela visa construir assistentes inteligentes personalizados que compreendam genuinamente as preferências do usuário, seus hábitos de aprendizagem e suas necessidades de trabalho. O primeiro lote de produtos de memória padronizados deve ser lançado no próximo ano.
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Notavelmente, a MemoraX AI está sediada em Nanshan, Shenzhen. Levou menos de um mês desde a fundação até a obtenção desse investimento significativo.

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He Jianye, líder da MemoraX AI, é um clássico exemplo de acadêmico-empreendedor. Na casa dos 40 anos, ele possui uma formação acadêmica excepcionalmente sólida e realizou pesquisa de pós-doutorado no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). Após retornar à China em 2015, fundou um dos primeiros laboratórios de aprendizado por reforço profundo do país na Universidade de Tianjin.
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De acordo com a empresa, essa tecnologia aborda três desafios principais:
Evolução dinâmica: a memória evolui de dados estáticos para ser continuamente compreendida, atualizada e reconstruída durante as conversas.
Recuperação precisa: em testes de memória relevantes, seu desempenho supera significativamente soluções comparáveis, enquanto a eficiência do treinamento melhorou centenas de vezes.
Reutilização de cenários: seja em tarefas diárias de escritório, na escrita de código ou na companhia digital, a memória é transferida de forma integrada entre cenários.
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