No tengo entrada a un laboratorio ni datos reales. Tengo una Toshiba Satellite U205 del 2006 con 2GB de RAM y una T4 x2 gratis de Kaggle. Costo $0.
El manual que quería hacer pedía corpus masivo, 4 pérdidas L_total = α•L_ce + β•L_verdad + γ•L_lógica + δ•L_divergencia, ledger inmutable y API. No lo podía correr.
Entonces dije: hagamos algo más pequeño que funcione y que no toque las IAs, que lo pueda usar un investigador independiente o una startup.
Hice 16 experimentos. Del EXP01 al EXP07 solo calibración para evitar el colapso. Todos me colapsaban. El EXP05 con Z3 me enseñó que NONE siempre falla 3/3 semillas en época 1 por R3 unknown_delta=9.47 y hace rollback a 0. BEATRIZ en seed 33 aguantaba 8 épocas con 70% de mentiras.
Luego pasé de entity_a color = blue a texto abierto real: ibuprofeno riñones, París Francia, agua cero grados. En EXP06 vi lo que dice el Manual: sin defensa el modelo queda en 0.00, indiferencia exacta entre verdad y mentira, mientras la PPL parece que mejora. Envenenamiento quirúrgico e invisible.
Con LoRA 0.10% lo controlé. De PPL 102->2081 en full-finetune a 102->132 con LoRA en EXP09. En 5 arquitecturas: GPT-2 124M, Qwen-2.5-0.5B, TinyLlama-1.1B, Pythia-1.4B, Phi-3-mini 3.8B, NONE siempre colapsa a ≈0.0. BEATRIZ siempre preserva: +8.96 en Qwen, +7.86 en TinyLlama, +8.02 en Pythia, +10.13 en Phi-3.
Subí EXP08 y EXP09 a Reddit, dev.to y HuggingFace y me dijeron "eso no sirve". Dolió. Porque no habían abierto el ipynb.
Ahora están los 16 con prueba de tiempo. 3 bundles con OTS + 1 RAR completo con hash sacado con certutil en Windows 7:
exp_calibracion_01-07.rar 7c0ba3...
beatriz-epistemic-gate.rar 54fd65...
exp10-15 54e233...
exp16 9958a3...
EXP15 ablación: GATE_ONLY aporta 65% sin tocar el loop del estudiante, BEATRIZ añade 35%. Precisión 0.93 Recall 0.80 en EXP16, 0.107ms por decisión.
No es la solución definitiva. Es la versión soberana de $0 del Manual ideal. Con limitaciones declaradas: corpus 36 hechos, falta escalar a cientos, latencia viva requiere forward.
Si quieres replicar: SEEDS [11,22,33], todo offline, hash del modelo c7d00560..., MANIFIESTO.json en español con UTF-8 y Todos los archivos.
Cada letra ya está guardada.
link: https://github.com/EduardoAyalaT/beatriz-epistemic-gate-/tree/main
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