Un cuaderno técnico abierto: lo que se prueba, lo que falla y lo que pasa a producto. Sin cliente y sin catálogo. Antes de venderse a través de Fluxia, se rompe aquí.
Evaluación de consistencia semántica y coste de latencia en topologías multi-agente con loops reflexivos sobre ejecuciones continuas de 120 minutos.
Un búfer circular de 48k tokens estructurado como árbol de dependencias preserva el 95% de coherencia en la toma de decisiones sin re-computar estados previos.
Colapso tras 38k tokens acumulados
Agotamiento de caché contextual
El verificador entra en falso consenso
Por sub-proceso de orquestación
[00:14:02.19] NODE_ORCHESTRATOR -> DISPATCH task_id="trace_eval_942"
[00:14:03.45] NODE_PLANNER -> BRANCH depth=4 state="cyclical_check"
[00:14:08.12] WARN: context window exceeded 48,192 tokens. Triggering ring_buffer_compress().
[00:14:08.90] NODE_VERIFIER -> FAIL: invariant verification mismatch. Expected SHA=c4a9, found SHA=0000.
[00:14:09.11] ARBITER_HALT: Consensus loop aborted after 6 redundant backtracks. Result uncommitted.La hipótesis no se sostiene. El árbitro de memoria descarta relaciones críticas al recortar el búfer circular en ciclos de retroalimentación de más de 3 niveles, produciendo bucles de falso consenso y degradando la coherencia al 61.4%.
Prueba limitada a modelos compactos con cuantización int8 sobre arquitectura ARM64 de nodo local. No evaluado contra modelos frontier con atención dispersa por costes de inferencia.
Compartimos trazas crudas y configuraciones de test con equipos de investigación.
Reducción de token overhead en un 41% mediante gramáticas BNF precompiladas para extracción de entidades de formulario.
Medición comparativa de precisión de recuperación y latencia P99 en un corpus documental interno de 180.000 párrafos técnicos.
Batería de 600 pruebas de inyección indirecta sobre capas de protección léxica y analizadores sintácticos de entrada.
Diseño de arquitecturas de control donde los agentes operan como autómatas finitos restringidos, impidiendo la divergencia recursiva en decisiones complejas.
Eliminación de la sobrecarga de tokens en tareas de extracción de datos mediante el control de la máscara de logits en tiempo de decodificación.
Métodos estadísticos para que los sistemas de inferencia reconozcan cuándo carecen de contexto suficiente y deriven el caso sin emitir predicción errónea.
Investigación de cortafuegos de lenguaje intermedios antes del procesamiento por el modelo principal.
Línea temporal de la arquitectura interna de Entropy Lab. Documenta exactamente qué cambió en cada iteración y qué invariantes se rompieron durante las pruebas de carga.
Publicación cronológica y reproducible de experimentos de I+D
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