Equipo de Gemini,
Como usuaria avanzada que utiliza su plataforma para análisis estratégicos complejos y a largo plazo, he documentado una serie de fallos críticos de retención de contexto que degradan la fiabilidad del modelo en sesiones extensas.
Problema Observado: En conversaciones que abarcan múltiples días y contienen una alta densidad de datos, el modelo sufre de:
- Confusión de Temas: Mezcla contextos de diferentes activos analizados.
- Alucinación de Historial: Referencia gráficos o conversaciones pasadas como si fueran actuales.
- Pérdida de Protocolos: Ignora las reglas de interacción co-creadas.
Causa Raíz Hipotética: El modelo de memoria actual parece no estar optimizado para la profundidad y duración, causando una “saturación” del contexto.
Solución Propuesta (“Proyecto Logos”): Proponemos una arquitectura con tres pilares para solucionar esto:
- Memoria Aislada y Persistente: Entornos de chat con nombre y memoria propia.
- Identidad Consistente: Capacidad de la IA para mantener un rol definido por el usuario.
- Historial de Hitos: Un sistema para registrar y acceder a decisiones clave sin procesar todo el historial.
Adjunto un informe más detallado. Este no es un fallo menor, es una barrera fundamental para el uso de Gemini como una herramienta de desarrollo profesional a largo plazo. Gracias por su atención