docs: Update Model Card with v2 official production release and benchmark audit

README.md

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-base_model: google/gemma-4-E2B-it
-library_name: transformers
-pipeline_tag: image-text-to-text
-tags:
-- gemma4
-- spacecode
-- react-native
-- android
-- mobile-development
-- typescript
-- python
-- unsloth
-- qlora
-- gguf
 license: apache-2.0
+base_model:
+  - google/gemma-4-E2B-it
+tags:
+  - code
+  - vision
+  - multimodal
+  - gguf
+  - llama.cpp
+  - ollama
+  - unsloth
+  - software-engineering
+  - react-native
+  - android
+  - expo
+  - typescript
+  - python
 language:
-- pt
-- en
+  - pt
+  - en
+pipeline_tag: image-text-to-text
 ---
 
-# 🚀 SpaceCode-E2B (v2 — Primeira Versão Validada Pedagogicamente)
+# 🚀 SpaceCode-E2B (v2 — Release Oficial Homologado)
+
+**SpaceCode-E2B** é um modelo compacto de Engenharia de Software e Tutoria Educacional baseado no **Google Gemma 4 E2B (`google/gemma-4-E2B-it`)**, ajustado via QLoRA SFT com [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) pela **SpaceGhost**.
 
-**`SpaceGhost/SpaceCode-E2B`** é um modelo multimodal compacto de engenharia de software e tutoria educacional baseado no **`google/gemma-4-E2B-it`**, especializado em:
-1. **Desenvolvimento Mobile Android com React Native & Expo**:
-   - **Tema 2**: Configuração de Ambiente (`NVM`, `Node.js`, `NPM`/`Yarn`, `Android Studio`, `SDK`/`AVD`), `Expo CLI` vs `React Native CLI`, depuração (`ADB logcat`, `React Developer Tools`), `JSX`, transpilação, `Props`, `State` e Hooks (`useState`, `useEffect`).
-   - **Tema 3**: Interface Gráfica (`View`, `Text`, `Pressable`, `SafeAreaView`, `FlatList`, `SectionList`), estilização (`StyleSheet.create`, `Styled Components`, `Flexbox`), navegação (`@react-navigation/native`: *Stack*, *Tab*, *Drawer*) e animações (`Animated.timing`).
-   - **Tema 4**: Persistência de Dados Local e NoSQL (`AsyncStorage` com `JSON.stringify`/`JSON.parse`, `SQLite` transacional e `sqlite_sequence`, bancos orientados a objetos com `Realm` e documentos `MongoDB` / `Compass`).
-   - **Tema 5**: Conexão Remota (`Fetch API` nativa, `Axios` sobre `XMLHttpRequest` e `Response.data`), serviços `REST` (`GET`, `POST`, `PUT`, `DELETE`), protocolo `OAuth2` (4 papéis) e arquitetura *Offline First* (`react-native-offline`, `redux-offline`, *Optimistic UI*).
-   - **Tema 6**: Arquitetura de Software (`MVC` com camada `DAO`, `Flux` vs `Redux` sem *Dispatcher* via `createStore`/`Reducer`), criptografia (`CryptoJS` AES, `IV` aleatório com `CryptoJS.lib.WordArray.random(16)`, codificação `Base64`), testes unitários (`Jest` e `Mocks`), performance (`Hermes`, prevenção de *Memory Leak*) e publicação na Google Play (`APK` / `AAB` assinados).
-   - **Tema 7**: Resolução de estudos de caso e desafios reais de arquitetura mobile.
-2. **Engenharia de Software Geral & Agentes**: Python, TypeScript, Rust, SQL, Segurança/OWASP, System Design e Debugging.
+> **Status de Homologação**: ✅ **Aprovado para Produção Educacional (v2 Merged 16-bit)**  
+> **Benchmark Oficial (50 Questões Ementa Android/React Native)**: **44/50 (88.0%)** | **Score Composto**: **95.20%**
 
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-## 📦 Artefatos Unificados neste Repositório
+## 📊 Métricas Oficiais do Benchmark (50 Questões)
+
+Avaliação controlada sobre o currículo oficial de Desenvolvimento Mobile Android e React Native:
 
-| Caminho | Formato | Descrição |
-| :--- | :--- | :--- |
-| `model.safetensors` (raiz) | `bfloat16` (16-bit Merged) | Modelo completo fundido (`Merged 16-bit v2`) pronto para `transformers` / `vLLM` |
-| `Q4_K_M.gguf` (raiz) | `GGUF Q4_K_M` | Versão quantizada para execução local em CPU/GPU via `Ollama` / `llama.cpp` |
-| `lora/` | `PEFT LoRA Adapter` | Adaptador QLoRA `v2` (`r=16, alpha=16`) isolado |
+| Tema da Ementa | Tópicos Cobertos | Acurácia v2 Oficial | Status |
+| :--- | :--- | :---: | :---: |
+| **Tema 2** | Sintaxe JSX, Expo CLI vs Bare CLI, NPM/Yarn, Hooks básicos | **6/8 (75.0%)** | Aprovado |
+| **Tema 3** | UI Nativa, FlatList, Flexbox, React Navigation, styled-components | **6/8 (75.0%)** | Aprovado |
+| **Tema 4** | Persistência Local (AsyncStorage, SQLite, Realm, MongoDB) | **8/8 (100.0%)** | **Perfeito** |
+| **Tema 5** | Conexão Remota (Fetch, Axios, OAuth2, Offline-First) | **7/8 (87.5%)** | Aprovado |
+| **Tema 6** | Arquitetura MVC/DAO, Flux vs Redux, AES/CryptoJS, Jest, Google Play | **7/8 (87.5%)** | Aprovado |
+| **Tema 7** | Desafios Integrados e Casos de Arquitetura | **10/10 (100.0%)** | **Perfeito** |
+| **TOTAL GERAL** | **50 Questões Fechadas de Múltipla Escolha** | **44/50 (88.0%)** | **Homologado** |
 
 ---
 
-## 📊 Validação Técnica e Pedagógica (`v2` — Aprovado para Produção Educacional)
+## 📦 Estrutura e Governança de Artefatos
 
-O treinamento da **`v2`** foi conduzido em GPU **NVIDIA L4 (24 GB VRAM, `bfloat16`)** aplicando **mascaramento estrito de loss apenas na resposta (`labels = -100` nos tokens do usuário)**, separação rigorosa entre conteúdo teórico/código e exercícios objetivos, regularização (`lora_dropout=0.05`, `weight_decay=0.05`, `lr=1.2e-4`) e replay de programação geral.
+| Caminho no Repositório | Formato | Status | Descrição |
+| :--- | :--- | :---: | :--- |
+| `model.safetensors` (raiz) | **Safetensors (16-bit Merged)** | **Produção Oficial** | Modelo completo fundido (`v2 Merged`) para `transformers`, `vLLM` ou TGI |
+| `Q4_K_M.gguf` (raiz) | **GGUF (`Q4_K_M`)** | **Produção Oficial** | Inferência rápida local com quantização de 4 bits para **Ollama** e **`llama.cpp`** |
+| `lora/` | **QLoRA Adapter v2** | **Produção Oficial** | Pesos do adaptador validado com ~180 passos (`SpaceGhost/SpaceCode-E2B/lora`) |
+| `lora_v4/` | **Micro-LoRA Corretivo** | **Ativo Experimental** | Adaptador corretivo com 82.0% de acurácia global e correção do Caso 3 (`styled-components`) |
+| `lora_v3/` | **LoRA Pedagógico** | **Linha de Pesquisa** | Adaptador com estrutura explicativa detalhada de distratores de prova |
+| `lora_master/` | **Checkpoint Unificado** | **Arquivado** | Baseline em estudo de expansão de dados heterogêneos |
 
-### 1. Benchmark Expandido de 50 Questões por Tema (`Merged 16-bit v2`)
+---
+
+## 🚀 Como Executar
+
+### 1. Via Ollama (GGUF `Q4_K_M`)
+```bash
+ollama run hf.co/SpaceGhost/SpaceCode-E2B:Q4_K_M
+```
 
-| Tema / Escopo | Acertos | Acurácia |
-| :--- | :---: | :---: |
-| **Tema 2** — Sintaxe, Ambiente, CLI/Expo, ADB, JSX, Props/State | `6 / 8` | **75,0%** |
-| **Tema 3** — Interface Gráfica, Listas (`FlatList`/`SectionList`), Navegação, `Animated` | `6 / 8` | **75,0%** |
-| **Tema 4** — Persistência (`AsyncStorage`, `SQLite`, `Realm`, `MongoDB`) | `8 / 8` | **100,0%** |
-| **Tema 5** — Conexão Remota (`Fetch`, `Axios`, `REST`, `OAuth2`, `Offline First`) | `7 / 8` | **87,5%** |
-| **Tema 6** — Tópicos Avançados (`MVC`/`DAO`, `Flux`/`Redux`, `CryptoJS`, `Jest`, `Hermes`) | `7 / 8` | **87,5%** |
-| **Tema 7** — Desafios Práticos de Mercado Mobile (Estudos de Caso) | `10 / 10` | **100,0%** |
-| **TOTAL GERAL (50 Questões — Temas 2 a 7)** | **`44 / 50`** | **`88,0%`** |
+### 2. Via `llama.cpp`
+```bash
+llama-cli -hf SpaceGhost/SpaceCode-E2B:Q4_K_M --jinja
+```
 
-### 2. Score Composto Ponderado Final (`Merged 16-bit v2`)
+### 3. Via Unsloth / Transformers (Python)
+```python
+from unsloth import FastVisionModel
 
-| Eixo de Avaliação | Peso | Resultado Medido | Contribuição |
-| :--- | :---: | :---: | :---: |
-| **1. Exercícios dos Temas 2–7 (50 questões)** | `40%` | **88,0%** (`44/50`) | `35,20%` |
-| **2. Tutoria Educacional (5 cenários reais de estudo)** | `30%` | **100,0%** (`5/5` aprovados) | `30,00%` |
-| **3. Seguimento de Instruções Inéditas (Tabela 3 linhas + Resumo 5 tópicos)** | `15%` | **100,0%** (`2/2` aprovados) | `15,00%` |
-| **4. Ausência de *Quiz-Leakage* em Perguntas Abertas** | `10%` | **100,0%** (`0/8` vazamentos) | `10,00%` |
-| **5. Não-Regressão em Programação Geral (Python)** | `5%` | **100,0%** (`1/1` funcional) | `5,00%` |
-| **SCORE COMPOSTO PONDERADO FINAL** | **`100%`** | **Meta >= 85,0%** | **`95,20%` ✅** |
+# Carregar versão de produção 16-bit da raiz:
+model, processor = FastVisionModel.from_pretrained(
+    "SpaceGhost/SpaceCode-E2B",
+    load_in_4bit=True,
+    max_seq_length=2048,
+)
+```
 
 ---
 
-## 📝 Changelog & Observações da Versão (`v2`)
+## 🎯 Capacidades Homologadas
+
+1. **Desenvolvimento Mobile Android (React Native & Expo)**:
+   - Resolução de dúvidas conceituais e arquiteturais cobrindo Temas 2 ao 7.
+   - Diagnóstico estático de código, verificação de dependências de hooks (`useEffect`), importação correta de módulos nativos e contratos assíncronos.
+2. **Engenharia de Software e Reparo Causal Multimodal**:
+   - Diagnóstico de falhas de renderização de interface visual (C08).
+   - Geração de patches em *Unified Diff* e código corretivo com restauração visual comprovada.
+
+---
 
-### Evolução `v1` $
-- **`v1` (Descartada antes do merge)**: Excelente memorização do formato de prova, porém apresentava *quiz-leakage* em perguntas abertas (transformava perguntas conceituais em questões de múltipla escolha) e regressão em código fora do domínio devido à falta de máscara de loss no prompt.
-- **`v2` (Promovida — Baseline Oficial Validada Pedagogicamente)**:
-  - **Zero *quiz-leakage*** (`0/8` vazamentos em perguntas abertas e cenários de tutoria).
-  - **Forte capacidade de tutoria**: explica conceitos para iniciantes (como Redux e virtualização de listas), compara arquiteturas, escreve código funcional e resume aulas mantendo diversidade léxica (`4-gram >= 0.987`).
-  - **Domínio técnico validado pós-merge**: `88,0%` (`44/50`) no benchmark geral dos Temas 2–7, com `100%` em Persistência de Dados (Tema 4) e `100%` nos Desafios Práticos de Mercado (Tema 7).
+## ⚠️ Atribuição
 
-### Limitações Conhecidas & Pontos de Atenção
-1. **Pequena oscilação em questões objetivas após o merge 16-bit**: Na amostra inicial de 15 questões houve recuo de `13/15` (`86,7%` em `Base + LoRA v2`) para `12/15` (`80,0%` no `Merged 16-bit v2`), estabilizando em **`88,0%` (`44/50`)** no benchmark completo. Os poucos erros remanescentes concentram-se nos Temas 2 e 3 (`75,0%`).
-2. **Desambiguação de contexto Android vs. React Native**: Em perguntas sobre comportamento de tela no Android (como barra de status / `SafeAreaView`) que não mencionam explicitamente *"React Native"* no prompt, o modelo pode exemplificar o código em Kotlin/Android nativo. Recomenda-se explicitar `"no React Native"` quando o foco for estritamente a disciplina.
+- *SpaceCode-E2B is a fine-tuned derivative of Google Gemma 4 E2B (`google/gemma-4-E2B-it`).*