Presentación
Una presentación concisa de FRC: qué es, por qué importa y qué lanzaremos a continuación.
This page is translated for accessibility. Primary version: /en/pitch
One-liner
Reemplazar la cognición centrada en la tokenización con un estado nativo de resonancia, y evaluarlo frente a la atención en tareas de coherencia de fase.
Problem
- - La tokenización y la atención discreta son fuertes para el texto, pero la fase/coherencia en señales continuas a menudo se pierde.
- - El progreso de los «modelos más grandes» es difícil de interpretar; los puntos de referencia derivan y las afirmaciones se vuelven no falsables.
- - Las herramientas agénticas necesitan un límite de corpus riguroso: canon frente a interpretación.
Solution
- - Una representación nativa de resonancia y el seguimiento de la arquitectura del Modelo de Tensor-Λ (LTM).
- - Un canon público con IDs estables, definiciones estrictas e hipótesis explícitas.
- - un bucle de evaluación repetible: publicar, reproducir, iterar (no por vibras).
Moat
- - Un canon vinculado y en crecimiento que los agentes pueden citar por ID (recuperable + auditable).
- - Puntos de referencia que enfatizan la estructura de fase coherente donde la tokenización es más débil.
- - Una separación disciplinada entre el canon y la interpretación de la «lente del oráculo».
Roadmap
- - Expandir las evaluaciones comparativas (audio, bioseñales, control) y publicar scripts reproducibles.
- - Reforzar el SDK de investigación de SOS + patrones de despacho (pipelines repetibles).
- - Integrar flujos de trabajo de suscripción de «memoria espejo» en Mumega (capa de operaciones privada).
Ask
- - Capital: financiar la expansión de las evaluaciones + ingeniería de herramientas de entrenamiento/evaluación reproducibles.
- - Asociaciones: conjuntos de datos de dominio de señal + dominios de evaluación (audio/control/bio).
- - Constructores: implementar líneas de base de referencia y arneses de reproducción.