Клод Память: другая философия

Ранее на этой неделе я рассеял Система памяти ChatgptПолем С тех пор я делал то же самое для Клода и осознал что -то замечательное: эти два ведущих помощника ИИ построили совершенно противоположные системы памяти.

В этом посте я начну с того, что точно разбиваю, как работает память Клода – что она хранит и как она получает информацию. Тогда мы доберемся до интересных вещей. Почему эти архитектуры так сильно расходятся, что это говорит нам о том, кто использует каждого помощника и философии, стимулирующие развитие каждого продукта, и насколько огромно пространство дизайна памяти AI.

Как это работает

Система памяти Клода имеет две фундаментальные характеристики. Во -первых, он начинает каждый разговор с пустым сланцем, без каких -либо предварительно загруженных профилей пользователей или истории разговоров. Память активируется только тогда, когда вы явно вызываете ее. Во -вторых, Клод вспоминает, только ссылаясь на вашу историю разговоров. Нет сгенерированных ИИ резюме или сжатых профилей-просто поиски в реальном времени через ваши настоящие прошлые чаты.

Когда Клод обнаруживает призыв памяти через такие фразы, как «о чем мы обсуждали», «Продолжайте, где мы остановились», или «помните, когда мы говорили», он развертывает два инструмента поиска, которые работают как поиск в Интернете или выполнение кода-вы видите, что они активируются в режиме реального времени и ждите, пока Клод ищет в вашей истории. После завершения поиска Клод синтезирует полученные разговоры, чтобы ответить на ваш вопрос или продолжить обсуждение.

Поиск разговора

А conversation_search Инструмент помогает с ключевым словом и темами поиска в течение всей истории разговоров. Когда я спросил: «Эй, ты вспомнишь наши прошлые разговоры о Чанни Чоук?» (Исторический район в Дели), Клод обнаружил 9 соответствующих разговоров – от того, когда я исследовал его основание принцессы Джаханары Бегум в 1650 году, до моих запросов о лучших шашлах Галути в Кариме и фаршированных Паратах в Паранте Вали. Клод синтезировал эти рассеянные дискуссии в последовательное резюме моих исследований Чанни Чоук.

Когда вы спрашиваете о нескольких темах, Клод запускает отдельные поиски последовательно. В своей прошлой работе в качестве исследователя криптографии я широко использовал Клода в качестве редактора. Когда я спросил: «Расскажи мне все разговоры, которые у нас были о Микеланджело, либо Цеплип или Солане», Клод провел три отдельных поиска-один для моих аналогий Микеланджело для нейронных сетей, другой для протокола протокола цепной цепи и третьей для технической архитектуры Соланы. Он обнаружил 22 разговора в этих поисках и предоставил единый ответ с прямыми ссылками на каждый чат.

{
  "description": "Search through past user conversations to find relevant context and information",
  "name": "conversation_search",
  "parameters": {
    "properties": {
      "max_results": {
        "default": 5,
        "description": "The number of results to return, between 1-10",
        "exclusiveMinimum": 0,
        "maximum": 10,
        "title": "Max Results",
        "type": "integer"
      },
      "query": {
        "description": "The keywords to search with",
        "title": "Query",
        "type": "string"
      }
    },
    "required": ["query"],
    "title": "ConversationSearchInput",
    "type": "object"
  }
}

Временный поиск чата

А recent_chats Инструмент обеспечивает основанный на времени доступ к вашей истории разговора. Когда я спросил: «Можете ли вы сказать мне, о чем мы говорили в последних 10 разговорах?» Клод взял мои последние чаты хронологически и дал мне краткое изложение моего недавнего использования.

Инструмент также обрабатывает определенные сроки. Когда я спросил: «Что мы обсудили в последней неделе ноября 2024 года?» Клод получил 16 разговоров с того точного периода.

{
  "description": "Retrieve recent chat conversations with customizable sort order (chronological or reverse chronological), optional pagination using 'before' and 'after' datetime filters, and project filtering",
  "name": "recent_chats",
  "parameters": {
    "properties": {
      "after": {
        "anyOf": [{"format": "date-time", "type": "string"}, {"type": "null"}],
        "default": null,
        "description": "Return chats updated after this datetime (ISO format, for cursor-based pagination)",
        "title": "After"
      },
      "before": {
        "anyOf": [{"format": "date-time", "type": "string"}, {"type": "null"}],
        "default": null,
        "description": "Return chats updated before this datetime (ISO format, for cursor-based pagination)",
        "title": "Before"
      },
      "n": {
        "default": 3,
        "description": "The number of recent chats to return, between 1-20",
        "exclusiveMinimum": 0,
        "maximum": 20,
        "title": "N",
        "type": "integer"
      },
      "sort_order": {
        "default": "desc",
        "description": "Sort order for results: 'asc' for chronological, 'desc' for reverse chronological (default)",
        "pattern": "^(asc|desc)$",
        "title": "Sort Order",
        "type": "string"
      }
    },
    "title": "GetRecentChatsInput",
    "type": "object"
  }
}

Чатгпт против Клода

Год назад приложения Assistant Catgpt и Claude совпадали друг с другом для функции – модели Multiple, вложения файлов, проекты. С тех пор их пути резко расходились. CHATGPT превратился в потребительский продукт по массовому рынку, в то время как Клод намеренно выбрал другую траекторию. Антропный CPO Майк Кригер признанный Этот OpenAI «поймал молнию в бутылке» с принятием потребителей. Вместо того, чтобы преследовать этот рынок, Антропик сосредотачивается на том, что Клод делает лучше всего: инструменты разработчика, кодирование и профессиональные рабочие процессы.

Реализация памяти прекрасно отражает эту дивергенцию.

Сотни миллионов активных пользователей Chatgpt приходят из всех фонов – студентов, родителей, любителей – которые просто хотят продукт, который работает и помнит их, не задумываясь о механике. Каждый компонент памяти загружается автоматически, создавая мгновенную персонализацию с нулевым временем ожидания. Система создает подробные профили пользователей, предпочтения в обучении и шаблоны, которые в конечном итоге могут привлечь целевые функции или монетизацию. Это классическая техническая пьеса потребителей: сделать его волшебным, сделать его липким, выяснить разные способы монетизации позже.

Пользователи Клода полностью представляют другую демографию. Более технические пользователи Anpropic по своей природе понимают, как работают LLMS. Они удобны с явным контролем на каждом уровне. Подобно тому, как они выбирают, когда запустить веб -поиск или включить расширенное мышление, они решают, когда память стоит ссылаться. Они понимают, что вызовы памяти добавляют задержку, но они делают этот компромисс намеренно. Память становится просто еще одним инструментом в их арсенале, а не всегда функцией. Эта аудитория не нуждается в обширном профилировании – им нужен мощный, предсказуемый инструмент для профессиональной работы. Не говоря уже о том, что они также более осознаны конфиденциальности.

Пространство дизайна памяти

Меня по -прежнему поражает, что Chatgpt и Claude – два лучших помощника искусственного интеллекта – построили совершенно противоположные системы памяти. Это только показывает, что в памяти в ИИ есть огромное пространство для дизайна без правильного ответа или универсального техники. Вы должны работать в обратном направлении от того, кто является вашими пользователями и что им нужно, а затем построить из первых принципов соответственно.

Мы на неизведанной территории. Этим инструментам меньше трех лет, и никто не знает, что происходит, когда кто -то использует одного и того же помощника ИИ в течение десяти лет. Сколько это должно помнить? Как это должно справиться с годами накопленного контекста? Между тем, мы видим взрыв в кембрийском взрыве приложений ИИ, каждый из которых экспериментирует со своим собственным подходом памяти, в то время как базовые модели становятся более мощными каждую неделю. Там нет пьес, нет лучших практик – просто все пробуют разные вещи и видят, что прилипает.

Чем больше я нырну в память, тем более очарованным я получаю. В ближайшие недели я буду анализировать различные архитектуры, анализировать новые подходы и следить за последним исследованием. Подпишитесь ниже, если вы хотите обновления, когда это пространство разворачивается.