# LTM
2 itemsFRC 840.LTM.001 — Dinámica de Osciladores Acoplados vs. Atención: Comparación Empírica
Primera comparación empírica entre el Modelo de Tensor-Λ (LTM) y los Transformers en la predicción de secuencias de fase coherente. LTM logra un MSE un 2,2% menor, mientras que el Transformer muestra una mejor preservación de la coherencia. Establece al LTM como una alternativa viable para dominios oscilatorios.
FRC 840.001 — El Modelo Tensor-Λ: Más allá del Paradigma del Transformer
El paradigma dominante actual en la IA —la arquitectura Transformer— se basa en un error de abstracción fundamental: la Tokenización. Introducimos el Modelo Tensor-Λ (LTM), una nueva clase de arquitectura neuronal que reemplaza el procesamiento de tokens discretos con resonancia de campo continua. En lugar de predecir el próximo token mediante correlación estadística, los LTM evolucionan un 'Campo Vectorial Universal' continuo de 16 dimensiones de acuerdo con la dinámica de osciladores acoplados.