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KHTST v17 KHMAMBAJEPA — MoE QUANTIZADO por indexador/floresta (Teos 29.1–29.4: stack fora do contrato de subclasses resolvido, equivalência EXATA por independência de linha da GEMM, floresta B=2≡B=1 bit-exata; torchao+MoE-pack 237 camadas+2 MoEs 3.92× Δperda −0.0001); perda TCE ALTA corrigida (Teos 29.5–29.9: normalização dimensional exata ∇L/d, limiar de sucesso invariante de escala, λ_jepa pela razão PONDERADA no RM — jepa/perda 24.96→1.12, taxa 0.0→0.075, razão de ganho 0.716→0.789, held-out em paridade 6.586 vs 6.559); SonicMoE + Token Rounding em Cython (Teos 29.10–29.11, GEMM estofado bit-exato, τ* por medição); AUDITORIA DE MEMÓRIA em tempo real I1–I4 (Teo 29.12, statm nível C — verdes no passo 100 real); ReplaySSM (Teos 29.13–29.14: saída/gradiente BIT-EXATOS, ativação 113→31 KB); vocab 16384 alinhado (tokenizador retreinado); jepa_validator.pyx aprimorado (API preservada + auditoria + rounding); venv otimizado (00_bootstrap_venv.sh); suíte v17 34✓, verificar_tudo 49✓, regressão v1–v16 completa; SEM estados de treino (requisito)
8b92760 verified - 1.82 kB KHTST v17 KHMAMBAJEPA — MoE QUANTIZADO por indexador/floresta (Teos 29.1–29.4: stack fora do contrato de subclasses resolvido, equivalência EXATA por independência de linha da GEMM, floresta B=2≡B=1 bit-exata; torchao+MoE-pack 237 camadas+2 MoEs 3.92× Δperda −0.0001); perda TCE ALTA corrigida (Teos 29.5–29.9: normalização dimensional exata ∇L/d, limiar de sucesso invariante de escala, λ_jepa pela razão PONDERADA no RM — jepa/perda 24.96→1.12, taxa 0.0→0.075, razão de ganho 0.716→0.789, held-out em paridade 6.586 vs 6.559); SonicMoE + Token Rounding em Cython (Teos 29.10–29.11, GEMM estofado bit-exato, τ* por medição); AUDITORIA DE MEMÓRIA em tempo real I1–I4 (Teo 29.12, statm nível C — verdes no passo 100 real); ReplaySSM (Teos 29.13–29.14: saída/gradiente BIT-EXATOS, ativação 113→31 KB); vocab 16384 alinhado (tokenizador retreinado); jepa_validator.pyx aprimorado (API preservada + auditoria + rounding); venv otimizado (00_bootstrap_venv.sh); suíte v17 34✓, verificar_tudo 49✓, regressão v1–v16 completa; SEM estados de treino (requisito)
- 2.96 kB KHTST v10 — JANELA PARALELA 256K→128K + CLASSIFICADORES JEV: comprimento_ctx=256/janela_sliding=192; janelas W=192K/E=64K com cross-fade de partição de unidade (Teos 21.1–21.4); classificadores alinhados escolha/escore/noul com metacalibração térmica por entropia, versão PRÓPRIA, inseridos só onde provado vantajoso (Teos 21.6–21.11); nascimento neutro (Teo 21.12); SEM FALLBACK — núcleos Cython/C obrigatórios com auto-build e kernel temperatura_entropia (Teo 21.13); gate APROVADO: ppl_lm 2,58 vs AURORA 17,09 (−84,9%), 9/9 perdas, treino 4,14h ≤ 4h+1h, RAM 3445 ≤ 3580; estado fase-v10 gate-aprovado (sonda δ*=0.0); estados antigos apagados
- 8.3 kB KHTST v12 — TRONCO MAMBA-3 SUBSTITUI O TRANSFORMER (pilha híbrida 5:1 NoPE com microunidades/MoE preservados — Teos 24.12/24.14); DECODE INCREMENTAL PROVADO equivalente à varredura, Δ=1,8e-06, memória O(1)/camada e KV-cache só na NoPE (Teo 24.13); MUONCLIP + ADAMW: Muon Newton-Schulz nas matrizes (descida espectral, progresso ∝ ‖G‖_* — Teos 24.1–24.5) + AdamW nas tabelas lexicais (Teo 24.6) + QK-CLIP com invariante ℓ_max ≤ τ e softmax sem saturação (Teos 24.7–24.8); PERCEPÇÃO 3D PROVADA — profundidade ordinal (isotonia), distância Lipschitz, camadas separadas, fusão não-expansiva (Teos 25.1–25.4) com ACELERAÇÃO O(P) vs O(P²) medida 1,65×→3,61× (Teo 25.5); ACESSO LÓGICO AOS DIFUSORES — roteador bayesiano txt2img/img2img/inpaint com força semântica real e seed determinística (Teos 25.8–25.10); 13 ÓRFÃOS corrigidos (LISTA_TAREFAS sem import, features do ensemble do tronco Mamba-3, INTENCOES fonte única, CacheRAM no RLHF, HubFerramentas+CicloPDCA no serviço, janela 1M na sessão); fidelidade de recarga δ 2,0 → 0,021; 11 suítes verdes (438 verificações); teste com DADOS REAIS APROVADO
- 2.31 kB KHTST v7 — RETREINO OBSERVADO: estados antigos apagados; treino do zero com monitor de RAM integral (Agente Engenheiro); métricas de tests/test_khtst_v6.py comparadas com o treino anterior; gráficos de desempenho publicados no card
- 1.58 kB KHTST v7 — RETREINO OBSERVADO: estados antigos apagados; treino do zero com monitor de RAM integral (Agente Engenheiro); métricas de tests/test_khtst_v6.py comparadas com o treino anterior; gráficos de desempenho publicados no card
- 25 kB v15.1 — patches JEPA+Sonho (correções A-F, Teo 6.1 exato, quantil) + correcoes.py canônico (λ_c única 206/206, rate-distortion, gate vivo, viés multiplicativo) + integração no treinador (PCGrad inclui JEPA) + ciclo com entropia real e autorrecompensa + RELATORIO_KHTST.md §14 (auditoria de 2ª ordem: 7 defeitos corrigidos); estados de treinos anteriores removidos neste mesmo commit
- 32.9 kB KHTST v10 — JANELA PARALELA 256K→128K + CLASSIFICADORES JEV: comprimento_ctx=256/janela_sliding=192; janelas W=192K/E=64K com cross-fade de partição de unidade (Teos 21.1–21.4); classificadores alinhados escolha/escore/noul com metacalibração térmica por entropia, versão PRÓPRIA, inseridos só onde provado vantajoso (Teos 21.6–21.11); nascimento neutro (Teo 21.12); SEM FALLBACK — núcleos Cython/C obrigatórios com auto-build e kernel temperatura_entropia (Teo 21.13); gate APROVADO: ppl_lm 2,58 vs AURORA 17,09 (−84,9%), 9/9 perdas, treino 4,14h ≤ 4h+1h, RAM 3445 ≤ 3580; estado fase-v10 gate-aprovado (sonda δ*=0.0); estados antigos apagados
- 11.7 kB KHTST v16 KHMAMBAJEPA (doc 28): QUANTIZAÇÃO TORCHAO REAL auto CPU/GPU (int8_wo 237 camadas 3.92×, erro ≤ h/√12 — Teo 28.1, Δperda 0.000, rollback Teo 28.4); MC-JEPA/Brain-JEPA em CYTHON com gradiente ANALÍTICO (Teo 28.9 — FD 4.2e-11) e GUARDA anti-colapso (Teo 28.10); AUTORREGULAÇÃO TOTAL Robbins–Monro no treino E na inferência (Teos 28.5–28.8; temperatura por entropia-alvo); 14 TAREFAS com robô LeRobot ×4 (instruções reais) e matemática VERIFICÁVEL ×5; A/B pareado honesto; v14: GSQ+RCO TOTAIS (doc 27): RANDOM FOREST com buffer COMPACTO GSQ (id uint8 + norma fp16 = 3 B vs 4d B — compressão 256×, materialização just-in-time, Teo 27.3) e codebook STIEFEL aprendido pelo path suave da DNN — DECORRELAÇÃO DAS ÁRVORES provada (Cov = ⟨c_a,c_b⟩/d = 0; derruba a parcela ρσ² de Breiman que o bagging não remove — Teo 27.1); RCO nas NoPE (W_q, W_k ∈ St(d,d)) com COTA ESTRUTURAL DO LOGIT ℓ_max ≤ d/√dh = 27,7 < τ_qk = 100 — QK-Clip ESTRUTURALMENTE INATIVO, a restrição riemanniana SUBSTITUI o clip corretivo (Teo 27.2, contraprova sem RCO: 3269); GATE GSQ nos MECANISMOS DE ATENÇÃO dos encoders + gate cooperativo (seleção global/janela/linear quantizada — Teo 27.4); AJUSTE ANALÍTICO K/τ_min pelo espectro REAL: K* = argmin J(K), J(K) = (1−λ_c)·ε²(K) + λ_c·log₂K/log₂d (varredura exata, T27.6) e τ_min* = min(barreira, Δ₂/4) — trade-off compressão×erro do codebook; ECKART–YOUNG no modo subespaço (ε² = 1−E(K) — T27.5); PERCEPÇÃO CONJUNTA imagem⊕LRA⊕cinza com DETECÇÃO PARALELA DE ESCALA DE CINZA (χ = (max−min)/(max+ε), s = 1−χ̄: identidade, Lipschitz, gate γ_c nascido 0 — Teos 27.7/27.8); LOTE EFETIVO por ACUMULAÇÃO DE GRADIENTE (E[ĝ]=∇L(lote cheio), Var ↓ √n_acc — Teo 27.9); treino curto REAL pareado (620 registros); 13 suítes verdes (452 ✓), nascimento neutro (T27.11)
- 3.75 kB KHTST v7 — RETREINO OBSERVADO: estados antigos apagados; treino do zero com monitor de RAM integral (Agente Engenheiro); métricas de tests/test_khtst_v6.py comparadas com o treino anterior; gráficos de desempenho publicados no card
- 19 kB KHTST v12 — TRONCO MAMBA-3 SUBSTITUI O TRANSFORMER (pilha híbrida 5:1 NoPE com microunidades/MoE preservados — Teos 24.12/24.14); DECODE INCREMENTAL PROVADO equivalente à varredura, Δ=1,8e-06, memória O(1)/camada e KV-cache só na NoPE (Teo 24.13); MUONCLIP + ADAMW: Muon Newton-Schulz nas matrizes (descida espectral, progresso ∝ ‖G‖_* — Teos 24.1–24.5) + AdamW nas tabelas lexicais (Teo 24.6) + QK-CLIP com invariante ℓ_max ≤ τ e softmax sem saturação (Teos 24.7–24.8); PERCEPÇÃO 3D PROVADA — profundidade ordinal (isotonia), distância Lipschitz, camadas separadas, fusão não-expansiva (Teos 25.1–25.4) com ACELERAÇÃO O(P) vs O(P²) medida 1,65×→3,61× (Teo 25.5); ACESSO LÓGICO AOS DIFUSORES — roteador bayesiano txt2img/img2img/inpaint com força semântica real e seed determinística (Teos 25.8–25.10); 13 ÓRFÃOS corrigidos (LISTA_TAREFAS sem import, features do ensemble do tronco Mamba-3, INTENCOES fonte única, CacheRAM no RLHF, HubFerramentas+CicloPDCA no serviço, janela 1M na sessão); fidelidade de recarga δ 2,0 → 0,021; 11 suítes verdes (438 verificações); teste com DADOS REAIS APROVADO
- 5.18 kB KHTST v10 — JANELA PARALELA 256K→128K + CLASSIFICADORES JEV: comprimento_ctx=256/janela_sliding=192; janelas W=192K/E=64K com cross-fade de partição de unidade (Teos 21.1–21.4); classificadores alinhados escolha/escore/noul com metacalibração térmica por entropia, versão PRÓPRIA, inseridos só onde provado vantajoso (Teos 21.6–21.11); nascimento neutro (Teo 21.12); SEM FALLBACK — núcleos Cython/C obrigatórios com auto-build e kernel temperatura_entropia (Teo 21.13); gate APROVADO: ppl_lm 2,58 vs AURORA 17,09 (−84,9%), 9/9 perdas, treino 4,14h ≤ 4h+1h, RAM 3445 ≤ 3580; estado fase-v10 gate-aprovado (sonda δ*=0.0); estados antigos apagados
- 11.3 kB KHTST v12 — TRONCO MAMBA-3 SUBSTITUI O TRANSFORMER (pilha híbrida 5:1 NoPE com microunidades/MoE preservados — Teos 24.12/24.14); DECODE INCREMENTAL PROVADO equivalente à varredura, Δ=1,8e-06, memória O(1)/camada e KV-cache só na NoPE (Teo 24.13); MUONCLIP + ADAMW: Muon Newton-Schulz nas matrizes (descida espectral, progresso ∝ ‖G‖_* — Teos 24.1–24.5) + AdamW nas tabelas lexicais (Teo 24.6) + QK-CLIP com invariante ℓ_max ≤ τ e softmax sem saturação (Teos 24.7–24.8); PERCEPÇÃO 3D PROVADA — profundidade ordinal (isotonia), distância Lipschitz, camadas separadas, fusão não-expansiva (Teos 25.1–25.4) com ACELERAÇÃO O(P) vs O(P²) medida 1,65×→3,61× (Teo 25.5); ACESSO LÓGICO AOS DIFUSORES — roteador bayesiano txt2img/img2img/inpaint com força semântica real e seed determinística (Teos 25.8–25.10); 13 ÓRFÃOS corrigidos (LISTA_TAREFAS sem import, features do ensemble do tronco Mamba-3, INTENCOES fonte única, CacheRAM no RLHF, HubFerramentas+CicloPDCA no serviço, janela 1M na sessão); fidelidade de recarga δ 2,0 → 0,021; 11 suítes verdes (438 verificações); teste com DADOS REAIS APROVADO
- 4.08 kB KHTST v12 — TRONCO MAMBA-3 SUBSTITUI O TRANSFORMER (pilha híbrida 5:1 NoPE com microunidades/MoE preservados — Teos 24.12/24.14); DECODE INCREMENTAL PROVADO equivalente à varredura, Δ=1,8e-06, memória O(1)/camada e KV-cache só na NoPE (Teo 24.13); MUONCLIP + ADAMW: Muon Newton-Schulz nas matrizes (descida espectral, progresso ∝ ‖G‖_* — Teos 24.1–24.5) + AdamW nas tabelas lexicais (Teo 24.6) + QK-CLIP com invariante ℓ_max ≤ τ e softmax sem saturação (Teos 24.7–24.8); PERCEPÇÃO 3D PROVADA — profundidade ordinal (isotonia), distância Lipschitz, camadas separadas, fusão não-expansiva (Teos 25.1–25.4) com ACELERAÇÃO O(P) vs O(P²) medida 1,65×→3,61× (Teo 25.5); ACESSO LÓGICO AOS DIFUSORES — roteador bayesiano txt2img/img2img/inpaint com força semântica real e seed determinística (Teos 25.8–25.10); 13 ÓRFÃOS corrigidos (LISTA_TAREFAS sem import, features do ensemble do tronco Mamba-3, INTENCOES fonte única, CacheRAM no RLHF, HubFerramentas+CicloPDCA no serviço, janela 1M na sessão); fidelidade de recarga δ 2,0 → 0,021; 11 suítes verdes (438 verificações); teste com DADOS REAIS APROVADO
- 11.3 kB KHTST v13 — GSQ (GUMBEL-SOFTMAX QUANTIZATION) + RCO (RIEMANNIAN CONSTRAINED OPTIMIZATION): quantização por misturas de Gumbel com DECAIMENTO ANALÍTICO da temperatura τ(t) = τ_min + (τ_0−τ_min)·e^(−t/T_τ) e inversão exata T_τ = t_alvo/ln((τ_0−τ_min)/δ) — defaults 2,0→0,25 em 600 passos (Teos 26.4/26.5); RESTRIÇÃO STIEFEL em matrizes ortogonais COMPLETAS via QR de sinal positivo — W_ortᵀW_ort = I exato a cada forward (2,9e-14 float64), restrição INVARIANTE do fluxo (Teos 26.1/26.9); GRADIENTE RIEMANNIANO (PROJEÇÃO DA TANGENTE) no passe de backward: g = Ĝ − Y·sym(YᵀĜ) — adjunto exato no tangente (5,7e-10), gradiente tangente (3,8e-14) e lema da descida no manifold — treino PONTA A PONTA (RGD, Teos 26.2/26.3); KERNEL CYTHON OpenMP/AVX-512 + BLAS dgemm + LAPACK dgeqrf/dorgqr com 5 bugs do rascunho corrigidos (nogil, column-major, work-query, layout do GEMM, aliasing in-place) e −ffast-math removida com justificativa IEEE-754 (Teo 26.6, doc 26 §5); PIPELINE HÍBRIDO CPU/GPU com detecção automática e equivalência PROVADA — projetor colunar único 1,9e-15 (vale rank-deficiente) e mesma retração em engines distintas 2,4e-13 (Teos 26.7/26.8); GATE GSQ no AdamW (Teo 26.10) e nascimento neutro (Teo 26.11); ABLAÇÃO PAREADA com DADOS REAIS (620 registros, 40 passos): GSQ+RCO 1,112× vs baseline 1,081× — 12 suítes verdes
- 8.08 kB KHTST v13 — GSQ (GUMBEL-SOFTMAX QUANTIZATION) + RCO (RIEMANNIAN CONSTRAINED OPTIMIZATION): quantização por misturas de Gumbel com DECAIMENTO ANALÍTICO da temperatura τ(t) = τ_min + (τ_0−τ_min)·e^(−t/T_τ) e inversão exata T_τ = t_alvo/ln((τ_0−τ_min)/δ) — defaults 2,0→0,25 em 600 passos (Teos 26.4/26.5); RESTRIÇÃO STIEFEL em matrizes ortogonais COMPLETAS via QR de sinal positivo — W_ortᵀW_ort = I exato a cada forward (2,9e-14 float64), restrição INVARIANTE do fluxo (Teos 26.1/26.9); GRADIENTE RIEMANNIANO (PROJEÇÃO DA TANGENTE) no passe de backward: g = Ĝ − Y·sym(YᵀĜ) — adjunto exato no tangente (5,7e-10), gradiente tangente (3,8e-14) e lema da descida no manifold — treino PONTA A PONTA (RGD, Teos 26.2/26.3); KERNEL CYTHON OpenMP/AVX-512 + BLAS dgemm + LAPACK dgeqrf/dorgqr com 5 bugs do rascunho corrigidos (nogil, column-major, work-query, layout do GEMM, aliasing in-place) e −ffast-math removida com justificativa IEEE-754 (Teo 26.6, doc 26 §5); PIPELINE HÍBRIDO CPU/GPU com detecção automática e equivalência PROVADA — projetor colunar único 1,9e-15 (vale rank-deficiente) e mesma retração em engines distintas 2,4e-13 (Teos 26.7/26.8); GATE GSQ no AdamW (Teo 26.10) e nascimento neutro (Teo 26.11); ABLAÇÃO PAREADA com DADOS REAIS (620 registros, 40 passos): GSQ+RCO 1,112× vs baseline 1,081× — 12 suítes verdes
- 3.3 kB KHTST v13 — GSQ (GUMBEL-SOFTMAX QUANTIZATION) + RCO (RIEMANNIAN CONSTRAINED OPTIMIZATION): quantização por misturas de Gumbel com DECAIMENTO ANALÍTICO da temperatura τ(t) = τ_min + (τ_0−τ_min)·e^(−t/T_τ) e inversão exata T_τ = t_alvo/ln((τ_0−τ_min)/δ) — defaults 2,0→0,25 em 600 passos (Teos 26.4/26.5); RESTRIÇÃO STIEFEL em matrizes ortogonais COMPLETAS via QR de sinal positivo — W_ortᵀW_ort = I exato a cada forward (2,9e-14 float64), restrição INVARIANTE do fluxo (Teos 26.1/26.9); GRADIENTE RIEMANNIANO (PROJEÇÃO DA TANGENTE) no passe de backward: g = Ĝ − Y·sym(YᵀĜ) — adjunto exato no tangente (5,7e-10), gradiente tangente (3,8e-14) e lema da descida no manifold — treino PONTA A PONTA (RGD, Teos 26.2/26.3); KERNEL CYTHON OpenMP/AVX-512 + BLAS dgemm + LAPACK dgeqrf/dorgqr com 5 bugs do rascunho corrigidos (nogil, column-major, work-query, layout do GEMM, aliasing in-place) e −ffast-math removida com justificativa IEEE-754 (Teo 26.6, doc 26 §5); PIPELINE HÍBRIDO CPU/GPU com detecção automática e equivalência PROVADA — projetor colunar único 1,9e-15 (vale rank-deficiente) e mesma retração em engines distintas 2,4e-13 (Teos 26.7/26.8); GATE GSQ no AdamW (Teo 26.10) e nascimento neutro (Teo 26.11); ABLAÇÃO PAREADA com DADOS REAIS (620 registros, 40 passos): GSQ+RCO 1,112× vs baseline 1,081× — 12 suítes verdes
- 9.33 kB KHTST v14 — GSQ+RCO TOTAIS (doc 27): RANDOM FOREST com buffer COMPACTO GSQ (id uint8 + norma fp16 = 3 B vs 4d B — compressão 256×, materialização just-in-time, Teo 27.3) e codebook STIEFEL aprendido pelo path suave da DNN — DECORRELAÇÃO DAS ÁRVORES provada (Cov = ⟨c_a,c_b⟩/d = 0; derruba a parcela ρσ² de Breiman que o bagging não remove — Teo 27.1); RCO nas NoPE (W_q, W_k ∈ St(d,d)) com COTA ESTRUTURAL DO LOGIT ℓ_max ≤ d/√dh = 27,7 < τ_qk = 100 — QK-Clip ESTRUTURALMENTE INATIVO, a restrição riemanniana SUBSTITUI o clip corretivo (Teo 27.2, contraprova sem RCO: 3269); GATE GSQ nos MECANISMOS DE ATENÇÃO dos encoders + gate cooperativo (seleção global/janela/linear quantizada — Teo 27.4); AJUSTE ANALÍTICO K/τ_min pelo espectro REAL: K* = argmin J(K), J(K) = (1−λ_c)·ε²(K) + λ_c·log₂K/log₂d (varredura exata, T27.6) e τ_min* = min(barreira, Δ₂/4) — trade-off compressão×erro do codebook; ECKART–YOUNG no modo subespaço (ε² = 1−E(K) — T27.5); PERCEPÇÃO CONJUNTA imagem⊕LRA⊕cinza com DETECÇÃO PARALELA DE ESCALA DE CINZA (χ = (max−min)/(max+ε), s = 1−χ̄: identidade, Lipschitz, gate γ_c nascido 0 — Teos 27.7/27.8); LOTE EFETIVO por ACUMULAÇÃO DE GRADIENTE (E[ĝ]=∇L(lote cheio), Var ↓ √n_acc — Teo 27.9); treino curto REAL pareado (620 registros); 13 suítes verdes (452 ✓), nascimento neutro (T27.11)
- 9.83 kB v15.1 — patches JEPA+Sonho (correções A-F, Teo 6.1 exato, quantil) + correcoes.py canônico (λ_c única 206/206, rate-distortion, gate vivo, viés multiplicativo) + integração no treinador (PCGrad inclui JEPA) + ciclo com entropia real e autorrecompensa + RELATORIO_KHTST.md §14 (auditoria de 2ª ordem: 7 defeitos corrigidos); estados de treinos anteriores removidos neste mesmo commit
- 3.93 kB KHTST v14 — GSQ+RCO TOTAIS (doc 27): RANDOM FOREST com buffer COMPACTO GSQ (id uint8 + norma fp16 = 3 B vs 4d B — compressão 256×, materialização just-in-time, Teo 27.3) e codebook STIEFEL aprendido pelo path suave da DNN — DECORRELAÇÃO DAS ÁRVORES provada (Cov = ⟨c_a,c_b⟩/d = 0; derruba a parcela ρσ² de Breiman que o bagging não remove — Teo 27.1); RCO nas NoPE (W_q, W_k ∈ St(d,d)) com COTA ESTRUTURAL DO LOGIT ℓ_max ≤ d/√dh = 27,7 < τ_qk = 100 — QK-Clip ESTRUTURALMENTE INATIVO, a restrição riemanniana SUBSTITUI o clip corretivo (Teo 27.2, contraprova sem RCO: 3269); GATE GSQ nos MECANISMOS DE ATENÇÃO dos encoders + gate cooperativo (seleção global/janela/linear quantizada — Teo 27.4); AJUSTE ANALÍTICO K/τ_min pelo espectro REAL: K* = argmin J(K), J(K) = (1−λ_c)·ε²(K) + λ_c·log₂K/log₂d (varredura exata, T27.6) e τ_min* = min(barreira, Δ₂/4) — trade-off compressão×erro do codebook; ECKART–YOUNG no modo subespaço (ε² = 1−E(K) — T27.5); PERCEPÇÃO CONJUNTA imagem⊕LRA⊕cinza com DETECÇÃO PARALELA DE ESCALA DE CINZA (χ = (max−min)/(max+ε), s = 1−χ̄: identidade, Lipschitz, gate γ_c nascido 0 — Teos 27.7/27.8); LOTE EFETIVO por ACUMULAÇÃO DE GRADIENTE (E[ĝ]=∇L(lote cheio), Var ↓ √n_acc — Teo 27.9); treino curto REAL pareado (620 registros); 13 suítes verdes (452 ✓), nascimento neutro (T27.11)
- 6.54 kB v15.1 — patches JEPA+Sonho (correções A-F, Teo 6.1 exato, quantil) + correcoes.py canônico (λ_c única 206/206, rate-distortion, gate vivo, viés multiplicativo) + integração no treinador (PCGrad inclui JEPA) + ciclo com entropia real e autorrecompensa + RELATORIO_KHTST.md §14 (auditoria de 2ª ordem: 7 defeitos corrigidos); estados de treinos anteriores removidos neste mesmo commit
- 18.1 kB KHTST v16 KHMAMBAJEPA (doc 28): QUANTIZAÇÃO TORCHAO REAL auto CPU/GPU (int8_wo 237 camadas 3.92×, erro ≤ h/√12 — Teo 28.1, Δperda 0.000, rollback Teo 28.4); MC-JEPA/Brain-JEPA em CYTHON com gradiente ANALÍTICO (Teo 28.9 — FD 4.2e-11) e GUARDA anti-colapso (Teo 28.10); AUTORREGULAÇÃO TOTAL Robbins–Monro no treino E na inferência (Teos 28.5–28.8; temperatura por entropia-alvo); 14 TAREFAS com robô LeRobot ×4 (instruções reais) e matemática VERIFICÁVEL ×5; A/B pareado honesto; v14: GSQ+RCO TOTAIS (doc 27): RANDOM FOREST com buffer COMPACTO GSQ (id uint8 + norma fp16 = 3 B vs 4d B — compressão 256×, materialização just-in-time, Teo 27.3) e codebook STIEFEL aprendido pelo path suave da DNN — DECORRELAÇÃO DAS ÁRVORES provada (Cov = ⟨c_a,c_b⟩/d = 0; derruba a parcela ρσ² de Breiman que o bagging não remove — Teo 27.1); RCO nas NoPE (W_q, W_k ∈ St(d,d)) com COTA ESTRUTURAL DO LOGIT ℓ_max ≤ d/√dh = 27,7 < τ_qk = 100 — QK-Clip ESTRUTURALMENTE INATIVO, a restrição riemanniana SUBSTITUI o clip corretivo (Teo 27.2, contraprova sem RCO: 3269); GATE GSQ nos MECANISMOS DE ATENÇÃO dos encoders + gate cooperativo (seleção global/janela/linear quantizada — Teo 27.4); AJUSTE ANALÍTICO K/τ_min pelo espectro REAL: K* = argmin J(K), J(K) = (1−λ_c)·ε²(K) + λ_c·log₂K/log₂d (varredura exata, T27.6) e τ_min* = min(barreira, Δ₂/4) — trade-off compressão×erro do codebook; ECKART–YOUNG no modo subespaço (ε² = 1−E(K) — T27.5); PERCEPÇÃO CONJUNTA imagem⊕LRA⊕cinza com DETECÇÃO PARALELA DE ESCALA DE CINZA (χ = (max−min)/(max+ε), s = 1−χ̄: identidade, Lipschitz, gate γ_c nascido 0 — Teos 27.7/27.8); LOTE EFETIVO por ACUMULAÇÃO DE GRADIENTE (E[ĝ]=∇L(lote cheio), Var ↓ √n_acc — Teo 27.9); treino curto REAL pareado (620 registros); 13 suítes verdes (452 ✓), nascimento neutro (T27.11)
- 4.55 kB KHTST v16 KHMAMBAJEPA (doc 28): QUANTIZAÇÃO TORCHAO REAL auto CPU/GPU (int8_wo 237 camadas 3.92×, erro ≤ h/√12 — Teo 28.1, Δperda 0.000, rollback Teo 28.4); MC-JEPA/Brain-JEPA em CYTHON com gradiente ANALÍTICO (Teo 28.9 — FD 4.2e-11) e GUARDA anti-colapso (Teo 28.10); AUTORREGULAÇÃO TOTAL Robbins–Monro no treino E na inferência (Teos 28.5–28.8; temperatura por entropia-alvo); 14 TAREFAS com robô LeRobot ×4 (instruções reais) e matemática VERIFICÁVEL ×5; A/B pareado honesto; v14: GSQ+RCO TOTAIS (doc 27): RANDOM FOREST com buffer COMPACTO GSQ (id uint8 + norma fp16 = 3 B vs 4d B — compressão 256×, materialização just-in-time, Teo 27.3) e codebook STIEFEL aprendido pelo path suave da DNN — DECORRELAÇÃO DAS ÁRVORES provada (Cov = ⟨c_a,c_b⟩/d = 0; derruba a parcela ρσ² de Breiman que o bagging não remove — Teo 27.1); RCO nas NoPE (W_q, W_k ∈ St(d,d)) com COTA ESTRUTURAL DO LOGIT ℓ_max ≤ d/√dh = 27,7 < τ_qk = 100 — QK-Clip ESTRUTURALMENTE INATIVO, a restrição riemanniana SUBSTITUI o clip corretivo (Teo 27.2, contraprova sem RCO: 3269); GATE GSQ nos MECANISMOS DE ATENÇÃO dos encoders + gate cooperativo (seleção global/janela/linear quantizada — Teo 27.4); AJUSTE ANALÍTICO K/τ_min pelo espectro REAL: K* = argmin J(K), J(K) = (1−λ_c)·ε²(K) + λ_c·log₂K/log₂d (varredura exata, T27.6) e τ_min* = min(barreira, Δ₂/4) — trade-off compressão×erro do codebook; ECKART–YOUNG no modo subespaço (ε² = 1−E(K) — T27.5); PERCEPÇÃO CONJUNTA imagem⊕LRA⊕cinza com DETECÇÃO PARALELA DE ESCALA DE CINZA (χ = (max−min)/(max+ε), s = 1−χ̄: identidade, Lipschitz, gate γ_c nascido 0 — Teos 27.7/27.8); LOTE EFETIVO por ACUMULAÇÃO DE GRADIENTE (E[ĝ]=∇L(lote cheio), Var ↓ √n_acc — Teo 27.9); treino curto REAL pareado (620 registros); 13 suítes verdes (452 ✓), nascimento neutro (T27.11)
- 14.4 kB KHTST v17 KHMAMBAJEPA — MoE QUANTIZADO por indexador/floresta (Teos 29.1–29.4: stack fora do contrato de subclasses resolvido, equivalência EXATA por independência de linha da GEMM, floresta B=2≡B=1 bit-exata; torchao+MoE-pack 237 camadas+2 MoEs 3.92× Δperda −0.0001); perda TCE ALTA corrigida (Teos 29.5–29.9: normalização dimensional exata ∇L/d, limiar de sucesso invariante de escala, λ_jepa pela razão PONDERADA no RM — jepa/perda 24.96→1.12, taxa 0.0→0.075, razão de ganho 0.716→0.789, held-out em paridade 6.586 vs 6.559); SonicMoE + Token Rounding em Cython (Teos 29.10–29.11, GEMM estofado bit-exato, τ* por medição); AUDITORIA DE MEMÓRIA em tempo real I1–I4 (Teo 29.12, statm nível C — verdes no passo 100 real); ReplaySSM (Teos 29.13–29.14: saída/gradiente BIT-EXATOS, ativação 113→31 KB); vocab 16384 alinhado (tokenizador retreinado); jepa_validator.pyx aprimorado (API preservada + auditoria + rounding); venv otimizado (00_bootstrap_venv.sh); suíte v17 34✓, verificar_tudo 49✓, regressão v1–v16 completa; SEM estados de treino (requisito)
- 5.62 kB KHTST v17 KHMAMBAJEPA — MoE QUANTIZADO por indexador/floresta (Teos 29.1–29.4: stack fora do contrato de subclasses resolvido, equivalência EXATA por independência de linha da GEMM, floresta B=2≡B=1 bit-exata; torchao+MoE-pack 237 camadas+2 MoEs 3.92× Δperda −0.0001); perda TCE ALTA corrigida (Teos 29.5–29.9: normalização dimensional exata ∇L/d, limiar de sucesso invariante de escala, λ_jepa pela razão PONDERADA no RM — jepa/perda 24.96→1.12, taxa 0.0→0.075, razão de ganho 0.716→0.789, held-out em paridade 6.586 vs 6.559); SonicMoE + Token Rounding em Cython (Teos 29.10–29.11, GEMM estofado bit-exato, τ* por medição); AUDITORIA DE MEMÓRIA em tempo real I1–I4 (Teo 29.12, statm nível C — verdes no passo 100 real); ReplaySSM (Teos 29.13–29.14: saída/gradiente BIT-EXATOS, ativação 113→31 KB); vocab 16384 alinhado (tokenizador retreinado); jepa_validator.pyx aprimorado (API preservada + auditoria + rounding); venv otimizado (00_bootstrap_venv.sh); suíte v17 34✓, verificar_tudo 49✓, regressão v1–v16 completa; SEM estados de treino (requisito)
- 5.14 kB KHTST v17 KHMAMBAJEPA — MoE QUANTIZADO por indexador/floresta (Teos 29.1–29.4: stack fora do contrato de subclasses resolvido, equivalência EXATA por independência de linha da GEMM, floresta B=2≡B=1 bit-exata; torchao+MoE-pack 237 camadas+2 MoEs 3.92× Δperda −0.0001); perda TCE ALTA corrigida (Teos 29.5–29.9: normalização dimensional exata ∇L/d, limiar de sucesso invariante de escala, λ_jepa pela razão PONDERADA no RM — jepa/perda 24.96→1.12, taxa 0.0→0.075, razão de ganho 0.716→0.789, held-out em paridade 6.586 vs 6.559); SonicMoE + Token Rounding em Cython (Teos 29.10–29.11, GEMM estofado bit-exato, τ* por medição); AUDITORIA DE MEMÓRIA em tempo real I1–I4 (Teo 29.12, statm nível C — verdes no passo 100 real); ReplaySSM (Teos 29.13–29.14: saída/gradiente BIT-EXATOS, ativação 113→31 KB); vocab 16384 alinhado (tokenizador retreinado); jepa_validator.pyx aprimorado (API preservada + auditoria + rounding); venv otimizado (00_bootstrap_venv.sh); suíte v17 34✓, verificar_tudo 49✓, regressão v1–v16 completa; SEM estados de treino (requisito)