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

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

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

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✓

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)

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)

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

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