Subiecte populare
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Dhravya Shah
20. @supermemory constructor principal, fondator solo
Construim în acest domeniu de ani de zile și îl urmăresc și pe Nishkarsh de ani de zile – felicitări pentru lansare!
Deoarece este în același spațiu în care construim, m-am adâncit în el și am gânduri.
Lansarea în sine este foarte plină de hype și are scopul de a declanșa momeală furioasă
1. Este poziționat ca o bază de date, dar este aproape un sistem asemănător @supermemory
2. Exemplul lor în care "DB-urile vectoriale" nu pot face acest lucru este de fapt o chestiune de "modele de încorporare". iar modelele de embedding au suprapuneri, sunt ieftine și pot deduce ușor diferențele dintre ele. Nu este greu să-i ceri lui Claude să facă un mini experiment pentru a demonstra acest lucru (atașat mai jos).
Ceea ce contează este: poate urmări modul în care evoluează cunoașterea? Trece timpul?
Acest lucru m-a făcut curios, așa că am citit lucrarea lor
3. Lucrarea lor de cercetare este codarea fixă și modificarea benchmark-ului prin diferite provocări pentru fiecare categorie!! (vezi imaginea de mai jos). Dacă benchmarking-ul lor este fixat, supermemoria va rămâne SOTA.
4. au reinventat lucrarea de recuperare contextuală a publicației Anthropic din 2024 și au numit-o "paradoxul pronumelor orfane"
5. menționează că folosesc un "magazin vectorial în memorie" personalizat = la aproximativ 500GB, va trebui să plătești mai mult de 10.000$ doar pentru RAM.
6. Inferența este rulată de prea multe ori în pipeline – ceea ce înseamnă că pentru fiecare token LLM pe care îl ingerezi, vei ajunge să plătești de 5 ori mai mult decât costul tokenului pentru grafic + contextualizare + stocare.
7. Numerele de latență și costuri nu au fost niciodată raportate. Bănuiala mea este că, din cauza arhitecturii, latența va avea dificultăți la scară largă. Dar nu pot spune - produsul lor este în spatele Demo Gate.
8. codul de benchmarking nu este OSS (din câte pot observa). Nu poate fi replicabil + cine știe cât context injectează în model? care e K-ul?
9. reclame anorganice, nedezvăluite (doar citește citatele tweet-uri). Conturi de influenceri cu 400k+ urmăritori spun același lucru. Oamenii scapă basma curată @nikitabier haha
Sunt total implicat în competiția sănătoasă și progresul în aceste domenii, îmi place să văd munca bună făcută de alții.
Dar e ușor să spui lucruri pur și simplu. "Nimeni nu va verifica." Să joci jocul corect este greu, iar toată lumea spune orice poate ca să impresioneze oamenii.
Pe scurt: ar trebui să folosești asta dacă vrei să cheltuiești de 2-5 ori mai mult fără o îmbunătățire marginală reală și să te bucuri de cercetare și practici de afaceri nesănătoase.
atașate:
1. Experiment pentru a infirma ipoteza că vectorii DBS nu înțeleg gri vs gri
2. Unul dintre prompturile lor, care spune doar "spune că nu știu". Au obținut 100% :)



NishkarshCu 17 ore în urmă
Am strâns 6,5 milioane de dolari pentru a elimina bazele de date vectoriale.
Fiecare sistem de astăzi recuperează contextul în același mod: căutare vectorială care stochează totul ca embedding plat și returnează ceea ce "simte" cel mai apropiat.
Similar, sigur. Relevant? Aproape niciodată.
Integrările nu pot distinge o clauză de reînnoire Q3 de o notificare de reziliere Q1 dacă limbajul este suficient de apropiat.
Un prieten de-al meu a întrebat AI-ul său despre un contract săptămâna trecută, iar acesta a răspuns detaliat, perfect elaborat, extras dintr-un fișier complet diferit al unui client.
Odată ce ai de-a face cu documente 10M+, aceste încurcături apar tot timpul.
Acuratețea VectorDB merge prost.
Am construit @hydra_db exact pentru asta.
HydraDB construiește un graf contextual axat pe ontologie peste datele tale, cartografiază relațiile dintre entități, înțelege "de ce-ul" din spatele documentelor și urmărește modul în care informația evoluează în timp.
Așadar, când întrebi despre "Apple", știi că te referi la compania pe care o deservești ca client. Nu fructul.
Chiar și atunci când scorul de similaritate al unei baze de date vectoriale este 0,94.
Mai multe mai jos ⬇️
69
Wow. @solofounding podcast este aici
(ȘI EU SUNT ÎN VIDEOCLIP)

weisser3 mar., 05:37
Announcing the Solo Founders Podcast.
Conversations with founders building the most ambitious companies without co-founders.
First episode drops tomorrow.
175
Claude tocmai a validat (a ucis) produsul nostru :)
Lansarea pluginului claude code de @supermemory avea exact aceste cuvinte (învață tipare de depanare, abordări preferate, contextul proiectului).
E grozav să văd marile laboratoare adoptând memoria!


Thariq27 feb. 2026
Am lansat o nouă funcție de auto-memorie.
Claude își amintește acum ce învață pe parcursul sesiunilor — contextul proiectului tău, tiparele de depanare, abordările preferate — și îl reamintește mai târziu, fără să fie nevoie să notezi nimic.
181
Limită superioară
Clasament
Favorite
