Alle antar at ChatGPTs minne er et sofistikert RAG-system med vektordatabaser og semantisk søk. Manthan reverserte den. Selve arkitekturen er nesten skuffende enkel: sesjonsmetadata som utløper, eksplisitte fakta lagret som tekst, lette chatteoppsummeringer og et glidende vindu. Ingen embeddings. Ingen likhetssøk. Ingen henting i stor skala. Det interessante? Dette forklarer hvorfor det føles så fort. Tradisjonelle RAG-systemer legger inn hver melding, kjører likhetssøk på hver spørring, henter fullstendige kontekster. ChatGPT legger bare inn forhåndsberegnede sammendrag direkte. De bytter detaljert historisk kontekst mot latens. Dette er den samme lærdommen som stadig dukker opp i AI-infrastrukturen: når du kontrollerer hele stakken, overgår kuratert enkelhet ofte sofistikert kompleksitet. OpenAI trenger ikke å bygge et generelt hentesystem. De trenger bare en som fungerer for ChatGPT. Den firelags arkitekturen (sesjonsmetadata → lagrede fakta → samtaleoppsummeringer → glidende vindu) er i bunn og grunn et håndlaget minnehierarki. Hvert lag har ulik persistens og ulike formål. Sesjonsmetadata tilpasses i sanntid. Fakta vedvarer for alltid. Sammendrag gir kontinuitet. Vinduet opprettholder sammenheng. Anthropics minnesystem bruker et lignende mønster. De modellene som føles mest personlige, er ikke de med den mest sofistikerte hentingen. Det er de som lagrer de riktige tingene og sprøyter dem til rett tid.