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AETERN AI · RESEARCH

Investigación

La investigación de Aetern AI se centra en la memoria a largo plazo, la comprensión del usuario, la continuidad de la identidad y la gobernanza de la memoria en la IA personal. Esta página reúne nuestras publicaciones, las preguntas centrales de investigación y la literatura relacionada, desde la filosofía clásica hasta la investigación contemporánea sobre la memoria de la IA. Los textos de dominio público pueden leerse completos en este sitio; el comentario («Commentary») refleja la interpretación de Aetern AI, no la de los autores.

Las entradas se presentan en inglés.

Publicaciones · PUBLICATIONS

  1. Memory, Outside the ModelAetern AI Research · November 2026Portability and User Control in Personal AIPosition paper
  2. How History Becomes a SelfAetern AI Research · November 2026Personality Formation and Cross-Model Continuity in Personal AIConceptual working paper

Preguntas y literatura · QUESTIONS & LITERATURE

R.01 · Memoria a largo plazo

¿Cómo debe almacenarse, organizarse y recuperarse la memoria a largo plazo?

Cómo organizar, recuperar y actualizar registros de interacción que abarcan meses o años.

  1. Theaetetus: The Wax Tablet and the Aviaryc. 369 BCPlato · Theaetetus, translated by Benjamin JowettTexto completo
  2. Confessions, Book X: The Fields and Spacious Palaces of Memoryc. 400Augustine of Hippo · Confessions, Book X, translated by E. B. PuseyTexto completo
  3. Why there are complementary learning systems in the hippocampus and neocortex: Insights from the successes and failures of connectionist models of learning and memory1995James L. McClelland et al. · Psychological Review 102(3), 419–457
  4. Memory Networks2015Jason Weston et al. · ICLR 2015
  5. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks2020Patrick Lewis et al. · NeurIPS 2020
  6. Locating and Editing Factual Associations in GPT2022Kevin Meng et al. · NeurIPS 2022
  7. MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems2023Charles Packer et al. · arXiv preprint

R.02 · Comprensión del usuario

¿Cómo se forma la comprensión del usuario a partir de sus expresiones originales, y cómo se revisa?

Cómo derivar la comprensión a partir de lo que el usuario dice realmente, y revisarla ante nueva información.

  1. The construction of autobiographical memories in the self-memory system2000Martin A. Conway, Christopher W. Pleydell-Pearce · Psychological Review 107(2), 261–288
  2. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior2023Joon Sung Park et al. · UIST 2023
  3. Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning2023Noah Shinn et al. · NeurIPS 2023
  4. Cognitive Architectures for Language Agents2024Theodore R. Sumers et al. · Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 2024
  5. LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory2025Di Wu et al. · ICLR 2025

R.03 · Continuidad de la identidad

¿Qué constituye la identidad de una IA a través de los cambios de modelo, y cómo persiste?

Qué atributos deben persistir cuando cambian los modelos, las aplicaciones y los dispositivos, y cómo medirlos.

  1. Of Identity and Diversity1694John Locke · An Essay Concerning Human Understanding, Book II, Chapter XXVII (added in the second edition)Texto completo
  2. Of Personal Identity1739David Hume · A Treatise of Human Nature, Book I, Part IV, Section VITexto completo
  3. Lessons From an App Update at Replika AI: Identity Discontinuity in Human-AI Relationships2024Julian De Freitas et al. · Harvard Business School Working Paper No. 25-018
  4. “Please, don’t kill the only model that still feels human”: Understanding the #Keep4o Backlash2026Huiqian Lai · CHI 2026

R.04 · Gobernanza de la memoria

¿Qué mecanismos deben regir el olvido, la corrección y el borrado?

Fuentes trazables, comprensión corregible, borrado verificable y portabilidad de los datos.

  1. The seven sins of memory: Insights from psychology and cognitive neuroscience1999Daniel L. Schacter · American Psychologist 54(3), 182–203
  2. Machine Unlearning2021Lucas Bourtoule et al. · IEEE Symposium on Security and Privacy 2021
  3. MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long-Term Memory2024Wanjun Zhong et al. · AAAI 2024

Metodología · METHODOLOGY

  1. Especificación como pruebas

    Restricciones clave de diseño formalizadas como pruebas verificables automáticamente.

  2. Inyección de fallos

    Defectos introducidos deliberadamente antes de cada versión para verificar que las pruebas los detectan.

  3. Evaluaciones públicas

    Capacidades del sistema evaluadas en benchmarks públicos de memoria a largo plazo.

  4. Validación de continuidad

    Consistencia entre cambios de modelo medida según criterios definidos previamente.