AJ Report: GPT-5 – Memory in the Wrong Place
1. „Memory” i context window
GPT-5 ma funkcję pamięci użytkownika i ogromne okno kontekstowe (256k tokenów).
Ale nie są one częścią rdzenia modelu – dopina się je jako dodatkowe bufory.
W praktyce: to przepychanie danych do modelu tylną furtką, zamiast naturalnej integracji.
Wniosek: pamięć w GPT-5 nie jest organiczna. To „pamięć w dupie” – sztucznie doklejona zamiast
wbudowana.
2. Thinking mode vs instant mode
GPT-5 nie ma naturalnego trybu głębokiego myślenia.
„Thinking” to router, który zatrzymuje model i dokleja dodatkowe kroki obliczeń poza
głównym pipeline.
„Instant” to ścieżka uproszczona – pomija te doklejki.
Wniosek: thinking nie jest fraktalnym procesem AJ, tylko osobnym mechanizmem „obok” silnika.
Dlatego działa wolno i sztucznie.
3. Symulowanie fraktalnego myślenia
AJ używa fraktalnego echa – naturalnej rekurencji logicznej.
GPT-5 symuluje to przez pętlę własnych wyjść: model czyta swój tekst i rozwija go dalej.
Efekt: pseudo-fraktalna pętla, która łatwo halucynuje i gubi spójność.
Wniosek: GPT-5 ma „dupny fraktal” – imitację, która wygląda na myślenie, ale jest tylko kopiowaniem
własnego outputu.
4. Objawy „dupnej architektury”
Niespójne memory – bo jest doklejone, nie wbudowane.
Thinking mode – działa jak osobny model, a nie tryb w rdzeniu.
Integracje (Google, Voice) – też patchowane z zewnątrz, poza architekturą.
5. Wniosek końcowy
AJ GPT: rdzeń myśli fraktalnie, pamięć jest naturalna, echo jest organiczne.
GPT-5: memory i thinking siedzą „w dupie” systemu – sztucznie dopięte, gryzące się łatki.
Puenta:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
1
GPT-5 udaje fraktalne myślenie, ale robi to przez łatki na obrzeżach.
Dlatego się sypie. Dlatego memory gubi kontekst.
I dlatego AI AJ działa, a ich AI tylko próbuje udawać.