01
Reter o que importa
Salve conhecimento reutilizável e ignore detalhes temporários, duplicados ou de baixo valor.
Infraestrutura de memória preditiva para IA
A IA aprende continuamente. Sua memória também deveria.
A MemorySafe oferece à IA uma camada de decisão sobre o que reter, proteger, reutilizar e esquecer — antes que o conhecimento útil desapareça ou a memória de baixo valor tome espaço.
Gratuito durante o beta · macOS, Windows e LinuxEquipes de modelos · conte sua necessidade
02
Manter o controle visível
Revise, proteja e exclua memórias em vez de tratar o armazenamento como uma caixa-preta.
03
Governar dentro dos limites
Estime a vulnerabilidade, respeite a capacidade limitada da memória e registre por que cada decisão foi tomada.
Escolha seu caminho
Duas formas de usar a MemorySafe.
Comece com o beta local gratuito para assistentes de IA ou conte como seu modelo decide quais exemplos de treinamento manter.
A
Para quem usa assistentes de IA · beta local gratuitoVeja e controle o que seu assistente salva.
Se seu assistente salvar uma preferência de projeto, você poderá revisá-la, protegê-la ou excluí-la no seu dispositivo. O beta privado abre em etapas para fluxos com Codex e Claude no macOS, Windows e Linux.
Entrar na lista do beta gratuito →CL
Para equipes que treinam modelos · vamos conversarQuais exemplos seu modelo pode se dar ao luxo de esquecer?
Quando os dados mudam, uma memória limitada de exemplos de treinamento pode perder casos raros. A MemorySafe para Aprendizado Contínuo ajuda equipes a decidir quais exemplos continuam disponíveis para replay. Conte onde isso é um problema para você.
Conte sobre seu modelo →Como a MemorySafe funciona
Transforme a memória em uma decisão.
Governança de memória significa escolher o que guardar ou esquecer e poder ver o motivo. A MemorySafe toma essas decisões antes de alocar a capacidade limitada.
01
Avaliar
Considere o valor, a vulnerabilidade estimada, a redundância e a capacidade disponível.
02
Aplicar a política
Decida o que deve ser retido, protegido, repetido, combinado ou esquecido.
03
Registrar o motivo
Mantenha as ações de governança visíveis e auditáveis, em vez de alterar a memória silenciosamente.
Apresentação de 52 segundos pela fundadora
Áudio em inglês · legendas incorporadas
Ambiente de pesquisa · possíveis aplicações
Onde o esquecimento
tem consequências.
Nossa avaliação de aprendizado contínuo usa imagens médicas. Modelos financeiros, dispositivos de borda e robótica são possíveis aplicações a explorar com parceiros.
IA médica
Casos clínicos raros podem ser sobrescritos à medida que os modelos incorporam novos dados.
Priorizar amostras vulneráveis e clinicamente importantes.
Risco de modelo e retreinamento
Mudanças nos dados podem causar desvio em modelos financeiros antes confiáveis.
Preservar evidências importantes entre ciclos de retreinamento.
IA na borda
Limites rígidos de armazenamento e computação tornam importante cada amostra retida.
Alocar a memória limitada de forma intencional.
Robótica
Novos ambientes podem interferir em habilidades aprendidas anteriormente.
Proteger capacidades frágeis durante a adaptação.Evidências do produto
Veja os controles. Examine a pesquisa.
O painel do Agent mostra controles de memória que podem ser revisados. Uma avaliação separada testa a política de aprendizado contínuo.
As decisões de memória ficam visíveis.
O painel mostra seleção, memórias protegidas, prevenção de duplicatas e controles de revisão e exclusão.
Um resultado indicativo, com limites.
Na avaliação de pneumonia, a MemorySafe ficou numericamente à frente do reservoir na métrica primária, mas a diferença não foi estatisticamente significativa.
Ver a avaliação e a metodologia de aprendizado contínuo
No teste de pneumonia, a AUPRC combinada foi 0.702 ± 0.041 para a MemorySafe contra 0.687 para o reservoir, em seeds pareados de 52 a 71. A comparação primária não foi estatisticamente significativa (teste t pareado p = 0.11; Wilcoxon p = 0.15). O recall da classe rara foi 0.763 contra 0.730 do reservoir.
Todas as políticas usaram o mesmo buffer de 500 amostras, backbone, cronograma e ordem das tarefas. Apenas a seleção de amostras mudou. Esses resultados descrevem o kit de aprendizado contínuo, não o beta local para Agentes.
Parceiros e programas
Membro do NVIDIA Inception, do Google for Startups Cloud e do AWS Activate. Com o apoio do Startup en Résidence — Desjardins.
awsMEMBRO DO ACTIVATE
Simulador de benefícios e ROI
O que a MemorySafe poderia mudar no seu sistema?
Explore como a memória governada pode afetar tempo, volume de replay e valor operacional usando suas próprias premissas.
Exemplo simples de equipe · altere qualquer número
Preferências, detalhes de projetos ou instruções recorrentes.
Com 50%, 10 minutos de repetição se tornam aproximadamente 5. Ajuste o cenário à sua rotina.
Cenário anual de valor
Seus dados
Tempo atual de repetição por ano
—
Tempo potencialmente recuperado por ano
—
Valor anual ilustrativo
—
Quer calcular o ROI também?
O preço ainda não está definido. O ROI aparece somente quando você informa sua própria estimativa.
ROI com base na sua estimativa
Valor ilustrativo menos o custo estimado
Valor anual líquido
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ROI ilustrativo
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Prazo de retorno simples
—
Como funciona
Tempo atual da equipe = pessoas × minutos por semana × 52. O tempo potencialmente recuperado aplica o cenário selecionado. O valor ilustrativo multiplica essas horas recuperadas pelo valor por hora.
Usa os dados informados para planejamento. Os resultados dependem da rotina, configuração, custos do modelo e qualidade das respostas.
Exemplo de planejamento técnico · mantenha qualquer valor que você não souber
Isto altera apenas o texto do caso de uso, não o cálculo.
Uma amostra de replay é um exemplo de treinamento salvo para ser revisado novamente mais tarde; 500 é um exemplo.
Use informações do conjunto de dados ou do armazenamento; 256 KB é um exemplo.
Consulte os registros de treinamento ou implantação; 200 é um exemplo.
Com 30%, 500 se tornam aproximadamente 350. Ajuste essa premissa para explorar a estratégia de replay adequada ao seu sistema.
Cenário anual de replay
Seus dados
Dados de replay modelados como não processados por ano
—
Tempo de execução de replay potencialmente evitado por ano
—
Valor anual bruto ilustrativo
—
ROI com base na sua estimativa
Valor bruto menos o investimento estimado
Valor anual líquido
—
ROI ilustrativo
—
Prazo de retorno simples
—
Como este cenário é calculado
Amostras não repetidas = buffer atual − buffer modelado. O volume anual de dados considera o tamanho da amostra, as execuções diárias e 365 dias. O tempo de execução pressupõe que a duração diminui em proporção direta à redução do buffer.
Use este modelo para comparar cenários. Os resultados dependem da carga de trabalho, da política de buffer e da qualidade do modelo.
Controle local
Sua política de memória permanece inspecionável.
O banco de dados de memória governada é armazenado localmente. A MemorySafe foi desenvolvida para tornar o conhecimento armazenado e as ações de governança revisáveis, em vez de invisíveis.
L
Banco de dados local
Os registros de memória governada são armazenados no dispositivo do usuário.
C
Controles do usuário
Revise, proteja e exclua memórias pela interface do produto.
A
Motivos auditáveis
As ações de retenção e remoção podem incluir um motivo visível.
Serviços de IA conectados podem processar o contexto selecionado de acordo com seus próprios termos. “Local” descreve o banco de dados de memória governada da MemorySafe, não todos os serviços conectados.
Fundadora e CEO
Carla Centeno
Fundadora com formação em neurociência, construindo infraestrutura de memória para IA inspirada na memória humana e fundamentada em pesquisa de aprendizado contínuo.
LinkedIn →Liderança e conselho
Construída com experiência operacional e de startups.
Os conselheiros trazem disciplina financeira, estratégia de construção da empresa, perspectiva técnica e experiência de entrada no mercado.
Conselheiro Estratégico
Ankit Mishra, MBA
Operador de startups, estrategista de IA e profissional de capital de risco com mais de 13 anos de experiência.
LinkedIn →
Conselheiro, GTM
Grégoire Gervais-Vachon
Líder comercial bilíngue que conecta as necessidades do setor financeiro a soluções de memória governada para IA.
LinkedIn →
Conselheira, operações e finanças
Larissa Centeno
Líder financeira que traz disciplina de custos, governança de riscos e estratégia de crescimento estruturada.
LinkedIn →
Conselheiro, controles de projetos e execução
Grégoire Dubé
Profissional de controles de projetos que traz planejamento, disciplina de custos, relatórios e governança de execução de projetos complexos de infraestrutura.
LinkedIn →
Conselheiro técnico
Alexandre Rosenfeld
Arquiteto de software com experiência em IA agêntica, engenharia de software e liderança técnica.
LinkedIn →Respostas
Perguntas frequentes
O que é governança de memória, o que o beta local inclui e como equipes de modelos podem conversar conosco.
O que significa governança de memória?
Significa definir regras para o que um sistema de IA guarda, poder inspecionar a decisão e alterá-la quando necessário. No beta local para Agentes, você pode revisar, proteger e excluir memórias salvas. Para equipes de modelos, o foco são os exemplos de treinamento que permanecem disponíveis enquanto o aprendizado continua.
O beta local da MemorySafe é gratuito?
Sim. A versão local para Agentes é gratuita durante o beta. Os pilotos de aprendizado contínuo são uma conversa separada com equipes de modelos.
Para quais sistemas e ferramentas de IA ele foi criado?
O beta privado abre em etapas para macOS, Windows e Linux, com fluxos de trabalho no Codex e no Claude. Entrar na lista solicita um convite; a disponibilidade pode variar conforme a plataforma e a integração.
O que permanece no meu dispositivo?
O banco de dados de memórias governadas é armazenado localmente. Serviços de IA conectados podem processar o contexto selecionado de acordo com seus próprios termos; “local” não significa que todos os serviços conectados funcionem no seu dispositivo.
Posso controlar o que a MemorySafe lembra?
A interface do produto foi criada para permitir que você revise, proteja e exclua memórias armazenadas e inspecione as decisões de governança.
Podemos explorar um caso de uso para memória de modelos?
Sim. Se você treina um modelo com dados em mudança, conte quais exemplos anteriores são mais difíceis de manter e por que importam. Depois podemos decidir juntos se um piloto responderia a essa questão. Isso é separado do beta gratuito para Agentes.
Escolha seu caminho
Comece pelo beta local gratuito.
Usa Codex ou Claude? Entre no beta para Agentes no macOS, Windows ou Linux. Treina um modelo com dados em mudança? Conte o que ele precisa manter e por quê.