Un cambio de paradigma fundamental en la Inteligencia Artificial. Descubre por qué tu IA actual tiene "amnesia" y cómo la arquitectura HOPE transformará la práctica legal.
Comparativa entre las limitaciones frustrantes actuales y las promesas de la arquitectura Nested Learning.
Memoria Continua
Los LLMs actuales pierden el contexto al cerrar el chat. Nested Learning propone una memoria permanente que no se diluye.
"Tu asistente jurídico recordará la estrategia procesal que definiste hace tres meses sin tener que volvérsela a explicar."
Arquitectura HOPE
HOPE procesa información en diferentes "frecuencias" (como ondas cerebrales), permitiendo conectar datos dispersos en miles de páginas sin alucinar.
"Conectar un hecho de la página 5 de una demanda con una prueba en el anexo de la página 800 con precisión quirúrgica."
Self-Modifying Titans
Los modelos actuales son estáticos. La nueva generación modificará sus propios parámetros instantáneamente al leer nueva información.
"La IA lee el BOE y aprende la nueva norma jurídica al instante, aplicándola a tus casos sin esperar meses a una actualización."
On-Premise
Nested Learning busca ser eficiente sin necesitar servidores gigantescos, permitiendo ejecución en servidores locales privados.
"Despachos medianos podrían ejecutar modelos potentes en servidores privados, garantizando el secreto profesional absoluto."
IA Actual (Transformers) vs. IA Futura (Nested Learning)
Aunque la arquitectura HOPE está en investigación, no confíes en que la IA actual "recuerde" tus instrucciones complejas.
Guarda tus instrucciones maestras, estilos de redacción y reglas de formato en un repositorio externo. Hasta que llegue el Nested Learning, tú debes ser la memoria externa de tu IA.
Estado de la Tecnología
Fase de Investigación (Google)