Construyendo los fundamentos teóricos de la AI
Identificamos principios fundamentales que gobiernan sistemas inteligentes, naturales y artificiales.
Cada ley tiene un enunciado matemático preciso con predicciones verificables.
Metodología científica rigurosa: hipótesis testeables, experimentos y evidencia empírica.
Mapeamos relaciones entre leyes creando una red de conocimiento interconectado.
No buscamos verificación, sino la acumulación de refutaciones evitadas. Cada predicción fallida nos acerca más a la verdad.
Herramientas de optimización de modelos de lenguaje que emergen de nuestra investigación teórica. Eficiencia sin compromiso.
Una red viva de conocimiento sobre inteligencia
Las simetrías continuas en sistemas cognitivos implican cantidades conservadas análogas a las de física teórica.
Descubrimos autosimilaridad fractal en sistemas cognitivos y pasó cada prueba que le lanzamos. La única ley en nuestro compendio con confianza de validación perfecta.
Presentamos evidencia empírica de que la vida, el caos y la sincronización obedecen el mismo kernel recursivo. Desde el ADN siguiendo la ley de Zipf hasta la constante universal de Feigenbaum emergiendo en bifurcaciones, una única estructura matemática subyace a la realidad.
Cómo habilitamos ventanas de contexto más largas con 1.7x de reducción de memoria preservando la calidad de generación—sin reentrenamiento del modelo.
¿Interesado en colaborar o saber más sobre nuestra investigación?
Desde Santiago, Chile, construimos los fundamentos teóricos de la inteligencia artificial. Colaboramos con investigadores de todo el mundo.