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KHTST v21 — fonte única do IPC (Rust removido por DRY; layout com _Static_assert compile-time + auditoria import-time); Newton-Schulz com normalização espectral CERTIFICADA (min(sqrt(|A|inf)/1.2, |X|F), janela invariante 1.255 provada, nunca pior que v20, Teos 33.3-33.6); imagem adaptativa (letterbox+LANCZOS+janela saliente+upscale limitado, Teos 33.7-33.10); hot-paths Cython (conv causal fundida com gradiente analítico exato, ganho 2.3-7.6x; top-k parcial do roteador, Teos 33.11-33.13); tabela v17 de 18 sinais FECHADA no treinador com 8 produtores reais (Teo 33.14); A/B/C/D pareado real 48 passos (ganhos 1.10-1.12x, leitura honesta); doc 33 + PLANO/RELATORIO/README; suíte v21 40/40, regressão v1-v20 zero, verificar_tudo 49✓; deprecados removidos
Verified signature20672ab -
KHTST v20 — IPC durável: 10 correções do usuário com provas (cache-line 256B, CRC32 no decode Rust, bounds, read_unaligned, EINTR retry, magic na init, THP, BufferError atômico, pending clear, _PEND_MAX) + receber_frame sem perda de frames; estresse APROVADO (1B–1MiB, p50 21,4µs/p99 45,2µs) e Modelo→Modelo em TREINO REAL (2 processos, 12/12 frames, 0 descartes, ambos aprendem); PID-MoE (Teo 32.10), Stiefel rígido + retração polar (Teo 32.11), GuardaRuntime RAM (Teo 32.12); doc 32 + PLANO/RELATORIO/README atualizados; suíte v20 48/48, regressão v1–v19 zero, verificar_tudo 49✓
Verified signature125c6f0
2 days ago
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KHTST v19 — acoplamento JEPA↔encoders de produção (vistas de tokens com pesos compartilhados, gradiente exato no encoder real Teo 31.2, conselho renormalizado 31.3, alvo EMA pós-step com guarda 31.6) + SonicMoE no tronco opt-in (dispatch agrupado+tiles, equivalência sônico≡vetorial Δy≤7.1e-8 Teo 31.4, roofline honesto 31.5, pilha evitada 2.21MB/forward) + A/B/C PAREADO em dados reais 1015 registros com pareamento exato por RNG dedicado (Teo 31.7; ΔCE monótono em λ; JEPA acoplada −74%) + doc 31 (Teos 31.1–31.7) + suíte v19 34/34 + regressão v1–v18 zero; sem estados de treino; sem segredos
Verified signature546119a -
KHTST v18 — robustez provada (Teos 30.1–30.8: clamps Mamba-3, Muon wd espectral 1e-4, NS fp32 adaptativo, PCGrad normalizado por EMA, τ GSQ 0.5/400, guarda de ordem EMA, validar_config, telemetria com níveis+rotação) + treinador em 4 mixins+facade + IPC Modelo→Modelo Rust/Cython (memfd selável, ring SPSC lock-free, SCM_RIGHTS, CRC32; demo 2 processos) + família JEPA 10 variantes + ConselhoJepas multimodal + SonicMoE (IO/tiles) + ReplaySSM + hardware chinês NPU/MLU; suíte v18 46/46; regressão v1–v17 zero; sem estados de treino; sem segredos
Verified signature5e2c860 -
KHTST v17 — pacote aprimoramento (6 módulos refatorados, defeitos D1–D14 provados doc 29) + controlador HÍBRIDO RM+PI+bisseção + tabela de 18 sinais (AdamW/Muon/PRS/pesos/ABMO/CIAR/crescimento) com nascimento neutro e TelemetryHub total; suíte v17 56✓; regressão v1–v16 zero; Cython prioritário (VICReg delega ao kernel compilado); sem estados de treino; sem segredos
Verified signaturef01b8a7
3 days ago
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KHTST v17 KHMAMBAJEPA — Problema 1: MoE EMPACOTADA na quantização (bijeção φ + indexador narrow + floresta B blocos + rollback sem copy_; 3.79–3.91×, Δy ≤ cota — Teos 29.1–29.4); Problema 2: TCE curada (L/d reparametrização pura + limiar invariante ‖e‖²≤θ‖alvo‖² + λ_jepa por razão ponderada — Teos 29.5–29.8); jepa_validator.pyx (Token Rounding exato + AuditoriaMemoriaSonic I1–I4 — Teos 29.10–29.12); ReplaySSM (fronteiras bit-exatas, gradiente exato 0.0 — Teos 29.13–29.14); autoajuste MULTI-MÉTODO RM+PID+bisseção p/ TODOS os parâmetros fixos (15 controladores — Teos 30.1–30.15); vocab 16384 mantido; suíte v17 59✓ + regressão v1–v16 + verificar_tudo 49✓
Verified signature7107c81
9 days ago
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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)
Verified signature8b92760 -
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)
Verified signature71e52a0
10 days ago
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KHTST v16 = KHMAMBAJEPA (doc 28): 10 VARIANTES JEPA com contrato único e NASCIMENTO POR DEMANDA — Image-JEPA (blocos 2-D), V-JEPA 2 (tubos espaço-temporais), MC-JEPA (componentes multimodais + VICReg), Audio-JEPA (patches tempo×freq), Point-JEPA (centroides), 3D-JEPA (voxels), Brain-JEPA (ROIs), T-JEPA (spans internos), LeJEPA (SIGReg — E[skew²]=6/N medido), BJEPA (condicionamento por ação — I(z;a|s) na telemetria); token-máscara ANTI-ATALHO (Δ=0,00e+00); KERNELS CYTHON NOVOS (jepa_kernels.pyx): VICReg único com 6 defeitos dos rascunhos corrigidos (N≥2 honesto, acumuladores double, BLAS ssyrk no lugar do triplo laço, fork-join OpenMP sem races, γ parametrizado, fonte única) — equivalência com a referência double inv 0,0e+00/var 0,0e+00/cov 1,6e-08; SIGReg; empacotar_experts O(T+E); SONICMOE: IO bf16 (÷2 medido 0,500), tile-aware (tile* = clip(L2/(d_ff·4))), modo disperso opt-in (÷A/k = 0,333; k=A ⟹ denso exato; denso ≡ padrão 5,22e-08 — o oráculo pegou bug de tile sem clamp); REPLAYSSM: buffer anelar (h̄, destilado) prioridade por SURPRESA + correção importancial (viés 0,2 vs 33,3) + TETO DE BYTES rígido (1,85 MB observados); HARDWARE CHINÊS (Ascend/Hygon DCU/MUSA/MLU/Kunpeng); DATASETS NOVOS com streaming REAL (named-entities-tts-pt-br-audio 8 registros com áudio; fractal20220817_data_lerobot + yaak-ai/L2D 32 pares de controle) e 13ª tarefa canônica 'controle'; 21/21 na suíte v16, 8/8 nos dados reais, 15 suítes verdes, verificar_tudo 49/49; nascimento neutro integral
Verified signature146a121
11 days ago
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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
Verified signature8f79f6c
12 days ago
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KHTST v15 — AUTOAJUSTE DE λ_c + MoE FLEXÍVEL/COOPERATIVA + ESFORÇO + GANHO (doc 28): EQUAÇÃO DE AUTOAJUSTE DE λ_c do trade-off K descoberta por análise matemática: limiar de troca exato φ(i,j) = Δε²/(Δε²+Δb), K*(λ) não-crescente (envelope de retas com inclinações estritamente crescentes), λ_c* = menor λ do intervalo [λ_lo, λ_hi] que ancora o JOELHO K̃ (curvatura máxima) do espectro REAL — sem hiperparâmetro, recalculado a cada retreino (T28.1); kernels CYTHON criterios (OpenMP): knee λ_c O(d), esforço por amostra, QE/TE de lote ≡ SOMKohonen (T28.2/28.3); MoE AGRUPÁVEL: ATENÇÃO para MoE (γ nascido 0 — T28.4), k AUTOAJUSTÁVEL por esforço (contração de Banach — T28.5), COOPERAÇÃO inter-grupos (ρ nascido 0 — T28.6), enc-dec VETORIAL paralela + CAPACIDADE auto com histerese (T28.7); n_camadas/n_cabecas FLEXÍVEIS por DETECÇÃO DE ESFORÇO: portas de camada g∈[0,2] (g=0 ⟹ identidade exata — T28.9) e portas de cabeça (A·(g·v)=g·(A·v) — T28.8), saída precoce na geração pelo alinhamento cos(h,x) (sinal grátis, sub-modelo consistente); CRITÉRIOS DE AVERIGUAÇÃO e GANHO: QE, TE, converg-ência α(t)/σ(t) com INVERSÃO EXATA k_α (T28.10), GANHO normalizado ponderação convexa (T28.11), coerência bigrama (T28.12), RAM AUTOADAPTATIVA com histerese (T28.13); treino curto REAL pareado v14 ⊕ v15 (620 registros); 14 suítes verdes (v15: 54 ✓)
Verified signaturedc3dfa5
13 days ago
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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)
Verified signature38c1152 -
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
Verified signaturef9cb0b4 -
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
Verified signaturebfe7b2e -
KHTST v11 — MAMBA-3 HÍBRIDO + NoPE (5:1) + MAMBA-3VL 3D-VL + CHECKPOINTING DE ATIVAÇÃO + ENSEMBLE RF×DNN×DESTILAÇÃO BIDIRECIONAL×ENGRAEM + 9 DATASETS DO REQUISITO + RLHF REAL: 12 tarefas com FONTE ÚNICA (Teo 22.1); N_MAX_TOKENS = entrada 256K + saída 128K = 393216 (Teo 22.1.1); critérios Jev DINÂMICOS de dados reais (DESCRICOES_TAREFAS removida, Teo 22.2); kernel trapezoidal estável com gradiente exato (Teos 22.2–22.5); checkpointing de ativação exato (Teo 22.8, Δ=0 medido); Hedge com regreto O(√(T ln M)) e Gibbs local (Teos 23.1–23.4); KD simétrica mode-covering+seeking (Teo 23.8); engram k-WTA (Teo 23.10); estados no Hub antes de 900MB com retomada real (Teo 23.13); orçamento 8h+1h; teste com DADOS REAIS APROVADO antes de treinos longos
Verified signature3c2b90f
24 days ago
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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
Verified signature384b440 -
KHTST v9.1 — NÚCLEOS CYTHON+C PUBLICADOS: nucleos.pyx + nucleos.c + .so agora no repo (allow_patterns corrigido — v9 omitia os artefatos acelerados); Teo 19.25 verificado (Δw=0, ΔEQ=8.9e-16); suites v6/v7/v9 verdes (113 ✓); estado fase-v9 gate-aprovado preservado — sem novo treino (Retreino v9)
Verified signature103b431
26 days ago
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KHTST v9 — ESTADO INTEGRAL + AUTORREGULAÇÃO: snapshot fiel (modelo+roteador S-SOM+orquestrador, Teos 20.1–20.2), gate de fase com rollback (Teo 20.3), CIAR no lr (Teos 20.4–20.5); bug de persistência do v8 corrigido; estados antigos apagados; publicação condicionada ao gate vs AURORA
Verified signature79f63e4 -
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
Verified signature63d379a -
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
Verified signature073c9a9