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.
¿Y si la inteligencia tiene leyes, como la física? Hemos validado más de 70 principios matemáticos que gobiernan la cognición, geometría y comportamiento emergente—con 90% de tasa de validación.
Cómo logramos 40x de compresión en embeddings vectoriales manteniendo >95% de precisión de búsqueda, reduciendo costos de $600/mes a $15/mes.
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.