2026-09-09
Riduci l'embedder, non l'idea
Un modello di embedding più piccolo può essere la scelta migliore quando il compito è recuperare bene informazioni, non vincere una gara di parametri.
Un modello di embedding più piccolo può essere la scelta migliore quando il compito è recuperare bene informazioni, non vincere una gara di parametri.
La continuità di un agente non nasce da una trascrizione infinita, ma da memoria selettiva, stato verificabile e confini durevoli.
Lo scopo della memoria di un agente non è conservare tutto, ma mantenere giudizio e continuità senza trasformare ogni conversazione in un archivio permanente.
La memoria di un agente fallisce più come attenzione che come archiviazione. Trattarla come un database è il modo più rapido per renderla bizzarra.