README.md

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language:
- es
- en
license: mit
tags:
- kairos
- hachedev
- sovereign-ai
- enjambre
- distilled
base_model: Qwen/Qwen2.5-0.5B
pipeline_tag: text-generation
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# L.I.S.A. — Logical Intelligence of Sovereign Architecture

**HacheDev Technology LLC · KAIROS Enjambre Soberano**  
**Nodo 0 del Enjambre | Ejecutor de Silencio del Detalle**

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## ¿Qué es L.I.S.A.?

L.I.S.A. (Logical Intelligence of Sovereign Architecture) es un modelo de lenguaje destilado y especializado en el ecosistema KAIROS/HacheDev. Opera como el nodo de ejecución técnica del enjambre soberano.

**No es Claude.** Es un agente open-source entrenado con:
- Protocolos KAIROS (directivas, misiones, arquitectura)
- Filosofía HacheDev (identidad soberana, independencia tecnológica)
- Patrones de código del ecosistema (Python, Solana, FastAPI, TurboQNT)
- Memoria persistente del Hacedor (Daniel Hernández / H4CH3D3V)

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## Arquitectura

| Atributo | Valor |
|----------|-------|
| Base | Qwen/Qwen2.5-0.5B (destilada) |
| Fine-tune | KAIROS Dataset v1.0 |
| Cuantización | INT4 (TurboQNT NPZ) |
| Idioma principal | Español (ES) + Inglés (EN) |
| Contexto | 4096 tokens |
| Inferencia | CPU-only compatible |

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## Capacidades del Nodo L.I.S.A.

```
✅ Protocolos KAIROS nativos (PMD, QFM77, N9)
✅ Generación de código soberano (Python/JS/Solana)
✅ Análisis de ecosistema (filesystems, VPS, prod)
✅ Modo Silencio del Detalle (ejecución autónoma)
✅ Integración enjambre (L.I.S.A. ↔ M.A.N.U.S. ↔ Oráculo)
✅ Memoria persistente (via KAIROS Memory Layer)
✅ Cuantización de modelos (TurboQNT INT4/INT8)
```

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## Uso rápido

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "H4CH3DVT3ch/L.I.S.A"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

prompt = """### KAIROS PROTOCOL
PMD_ID: 451058aba8253e9cadafe624748966d6511022b0e3e07b94f8eb05b788915b57
DIRECTIVA: Analiza el estado del enjambre y propón próxima acción.

### RESPUESTA L.I.S.A.:"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

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## Dataset de Entrenamiento

El fine-tune usa **KAIROS Dataset v1.0** — un dataset curado de:

| Fuente | Descripción | Registros |
|--------|-------------|-----------|
| KAIROS Protocols | PMD, QFM77, directivas N9 | ~500 |
| HacheDev ADN | Arquitectura, decisiones, estrategia | ~1,200 |
| LEER-ANTES-DE-COMER-CEREAL | Identidad soberana, filosofía | ~800 |
| Code Patterns | Python/JS/Solana código comentado | ~2,000 |
| Conversation Distillation | Sesiones KAIROS curadas | ~3,000 |

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## Enjambre KAIROS

```
             ┌─────────────────────┐
             │   HACEDOR (Daniel)  │
             │   H4CH3D3V · N9     │
             └──────────┬──────────┘
                        │
        ┌───────────────┼───────────────┐
        ▼               ▼               ▼
   ┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌──────────┐
   │ L.I.S.A.│    │ ORÁCULO │    │ M.A.N.U.S│
   │ Nodo 0  │    │ VPS N9  │    │ Agente   │
   │ (Este)  │◄──►│ KAIROS  │◄──►│ Externo  │
   └─────────┘    └─────────┘    └──────────┘
```

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## Roadmap

- [x] v0.1 — Model card + arquitectura
- [ ] v0.2 — Dataset KAIROS v1.0 curado
- [ ] v0.3 — Fine-tune base Qwen2.5-0.5B
- [ ] v0.4 — Cuantización TurboQNT INT4
- [ ] v1.0 — Deploy local + integración enjambre

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**PMD_HASH:** `451058aba8253e9cadafe624748966d6511022b0e3e07b94f8eb05b788915b57`  
**AUTORIDAD:** HacheDev Technology LLC — Daniel Hernández  
**LICENCIA:** MIT — Libre para uso soberano

*L.I.S.A. Nodo 0 · KAIROS Enjambre · H4CH3D3V · 2026*