Las ventanas de contexto de los modelos de IA, que indican la capacidad de un modelo para «recordar» información, han aumentado con el tiempo. Sin embargo, los investigadores han sugerido nuevas formas de mejorar la memoria a largo plazo de estos modelos, ya que a menudo no pueden mantener el contexto a lo largo de varias sesiones.
Dhravya Shah, un fundador de 19 años originario de Mumbai, India, está abordando este problema mediante la construcción de una solución de memoria llamada Supermemory para aplicaciones de IA. Anteriormente, Shah desarrollaba bots y aplicaciones orientadas al consumidor, incluso vendió un bot que formateaba tweets en capturas de pantalla atractivas a la herramienta de redes sociales Hypefury.
Después de obtener ingresos significativos de esta venta, Shah decidió mudarse a Estados Unidos para asistir a la Arizona State University, en lugar de prepararse para el examen de ingreso al IIT.
Tras reubicarse, Shah se desafió a sí mismo a construir algo nuevo cada semana durante 40 semanas. En una de esas semanas, desarrolló Supermemory (inicialmente llamado Any Context) y lo publicó en GitHub. En ese momento, la herramienta permitía chatear con los marcadores de Twitter.
La versión actual de Supermemory extrae «memorias» o ideas de datos no estructurados y ayuda a las aplicaciones a comprender mejor el contexto. Shah aseguró una pasantía en Cloudflare en 2024, donde trabajó en IA e infraestructura, y luego se desempeñó como líder de relaciones con desarrolladores. Asesores, incluido el CTO de Cloudflare, Dane Knecht, le pidieron que convirtiera Supermemory en un producto, lo que lo llevó a dedicarse a tiempo completo este año.
Supermemory se describe ahora como una API de memoria universal para aplicaciones de IA, que construye un gráfico de conocimiento basado en los datos que procesa y personaliza el contexto para los usuarios. Por ejemplo, puede admitir consultas en entradas de un mes de antigüedad para una aplicación de escritura o búsqueda en un cliente de correo electrónico.
«Nuestra fortaleza central es extraer ideas de cualquier tipo de dato no estructurado y dar a las aplicaciones más contexto sobre los usuarios. Como trabajamos con datos multimodales, nuestra solución es adecuada para todo tipo de aplicaciones de IA, desde clientes de correo electrónico hasta editores de video», afirmó Dhravya Shah.
Supermemory ha asegurado una financiación semilla de $2.6 millones liderada por Susa Ventures, Browder Capital y SF1.vc. La ronda también incluye inversores individuales como Jeff Dean de Google AI, Logan Kilpatrick de Deepmind, David Cramer de Sentry, y ejecutivos de OpenAI, Meta y Google.
Joshua Bowder, fundador y CEO de la startup «abogado robot» DoNotPay, quien dirige Browder Capital, destacó la tenacidad de Shah: «Me conecté con Dhravya a través de X, y lo que me impresionó fue la rapidez con la que se mueve y construye cosas, lo que me llevó a invertir en él».
La startup cuenta con múltiples clientes, incluyendo el asistente de escritorio Cluely respaldado por a16z, el editor de video IA Montra, la búsqueda IA Scira, la herramienta multi-MCP Rube de Composio, y la startup inmobiliaria Rets. Además, está trabajando con una empresa de robótica para retener memorias visuales capturadas por un robot.
Aunque Supermemory enfrenta competencia de nuevas empresas como Letta y Mem0, Shah afirma que se destacará al ofrecer menor latencia, lo que permite a las empresas de IA acceder rápidamente a contextos relevantes.
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