{ "meta": { "file_name": "RosettaQ__REPORT__RQ-REPORT-VW-003__20260827T2045Z__lo-que-el-espectro-de-llava-dice-sobre-la-compresion-tensorial.json", "file_id": "RQ-REPORT-VW-003", "type": "REPORT", "is_demo": false, "scope_note": "TERCERA version del entregable del track VW. Se re-sello ANTES de publicar (el sello previo de esta misma version nunca salio del disco) porque al ejercer la promesa del §1 bis —seguir uno mismo las instrucciones que uno da— aparecio que el informe citaba tres sellos por su identificador y no decia DONDE encontrarlos. Se descargan sin cuenta desde el archivo publico; ahora el documento lo dice. Y una segunda correccion de la misma clase, tambien antes de publicar: el pre-registro al que la referencia lleva esta en ESPAÑOL y el jurado es internacional. No se traduce —sus bytes son lo que la fecha protege— pero el cuerpo ahora dice en ingles QUE contiene, para que quien siga la referencia sepa que esta verificando aunque no lo lea. Las dos las encontro EJERCER la promesa como si uno fuera el jurado, no un guardia: un guardia comprueba lo que hay, ejercer comprueba lo que falta. Y una tercera, tambien antes de publicar: la URL del repositorio se PARTIA a mitad de palabra al maquetarse, asi que un jurado no podia copiarla. Estaba, y no servia. Ahora va en su propia linea. Sobre el track VW (Compression, Autonomous Driving) del 2026 Global Quantum + AI Challenge. NO afirma ventaja: el metodo propio queda dominado por el baseline clasico que el propio enunciado nombra. Lo que aporta es la medicion y siete requisitos declarados no cumplidos en el cuerpo. Publicacion pendiente de autorizacion de Nicholas.", "cadena_de_produccion": { "orden": "esperados.json -> literatura.json -> markdown -> PDF", "nota": "los cuatro van para que un tercero pueda rehacer la cadena, no solo comprobar el ultimo eslabon. El PDF es lo que viaja; el markdown es su fuente; los dos json son de donde sale cada cifra.", "archivos": { "esperados.json": "sha256:155a35f93d721392f37aa8f9729546c5cbcfe294b68f389dea0ed06838ed6021", "literatura.json": "sha256:c02fcb07c986871d605c07de2942942b4059af7a6f42cb2f9cec8706f6df7a4a", "ENTREGABLE-VW-EN.md": "sha256:490510bd2c89fb9abc6680ece7bef9bd1887e2c0d8eeffff7bdd4dae95af2f27", "1_Rosetta-Quantum-VW-Deliverable.pdf": "sha256:df876a9fde90524ea368151fe067726105575dbe9eeaff04e06c6c346abdd1fa" } }, "prereg": "RQ-PREREG-VW-001", "errata": "RQ-ERRATA-VW-001", "sustituye_a": { "file_id": "RQ-REPORT-VW-002", "por_que": "Nicholas pidio una revision del informe y una LECTURA COMPLETA —no los guardias— encontro DIEZ defectos. El grave: el cuerpo decia «perdemos contra la variante ingenua en todas las matrices» y «no hay ningun subconjunto donde ganemos», mientras el ABSTRACT decia «ganamos en 2 de 21». Las dos frases en el mismo documento; el abstract tenia razon. Segundo en importancia: el 1,02x del §1 —el diagnostico del informe— esta medido sobre OTRO conjunto (13 matrices, 5 profundidades) y no se decia, asi que el lector asumia las 21 del resto. Los otros ocho: el abstract conservaba la frase floja que el cuerpo ya habia reemplazado; dos referencias cruzadas rotas por la renumeracion; una analogia entre secciones que no se sostenia; la formula «todo resultado que pudimos encontrar» en vez de la base especifica; el guion citado con un nombre distinto del que viaja en el paquete; un «25 matrices» sin explicar contra las 21 de las tablas; comillas españolas en un texto en ingles; y el simbolo § usado para nuestras secciones Y las del enunciado sin distinguirlas. NINGUNO lo caza un guardia: todos salen de leer. ", "regla": "publicado es publicado: el primero NO se reescribe ni se re-ancla. Queda como el registro del estado ANTES de publicar el repositorio, que es un estado real y fechado, no un borrador." }, "schema": "rosettaq-archive/v3", "sealed_at": "2026-08-27T20:45:55+00:00", "sealed_by": { "lib": "rosettaq_seal.py", "lib_version": "3.1.0", "lib_sha256": "sha256:de1928a7d29d9061c67f57433cde5f6f9963bcc48e43bb33c816f020c53e61e8", "harness": "seal_report_vw.py", "harness_version": "1.0.0", "harness_sha256": "sha256:6920f1694f3d73feb1fd8fa5719a9d274134bdbcb203f58148d79378482a5802", "convention": "v3: sha256(JCS/RFC-8785 del mismo payload de v2 — {meta sin content_hash/schema, cuerpo sin storage}). El payload no cambia; cambia la serializacion, para que el hash se pueda recomputar en cualquier lenguaje y no solo en Python." }, "content_hash": "sha256:c96143e3d7b49fa53bb383f195727dea4ad5bd5463b88a9233f51870ed4bea01" }, "w6": { "que": { "titulo": "What the Spectrum of LLaVA-1.5-7B Says About Tensor-Network Compression", "el_resultado_principal": "nuestro metodo pierde contra INT8 por fila (bitsandbytes) por 56x en la mediana sobre 21 matrices a ~2x de compresion, y no gana en NINGUNA. Va en el abstract, no en la discusion.", "lo_que_si_aporta": "que la afirmacion del §5.1 del propio enunciado —MPS/TTNS dan 2-10x preservando precision— no se sostiene por la descomposicion sola sobre su modelo de referencia; y que NINGUNO de nueve metodos publicados en cuatro comparaciones entre feb y jul 2026 cruza el umbral, lo que no depende de nada nuestro.", "el_hallazgo_sobre_su_propia_rubrica": "cumplimos el R18 con ~5x el umbral y pedimos que NO se nos acredite: la reduccion de FLOPs es una identidad algebraica de la razon de compresion, no mide calidad y por construccion no puede penalizar su perdida.", "declarados_no_cumplidos": [ "R2", "R12", "R13", "R15", "R17", "R23" ], "cobertura_medida_SOBRE_EL_PDF": { "cubiertos": 17, "de_los_que_decimos_cumplir": 18, "duros_sin_cubrir": 0, "blandos_sin_cubrir": [ "R20" ] }, "paginas": 8 }, "como": { "pesos": "peticiones HTTP por rango sobre los safetensors publicados: 32 MB por matriz en vez de 14 GB de modelo.", "reproducibilidad": "353 valores sellados; reproducen desde cache borrado, 0 fallos. NO se cita el tiempo: hay dos cifras ciertas en el repositorio (9,5 con cache a medias, 16,5 limpia) y la que quedo DENTRO del archivo sellado es justo la que no sirve. Un tiempo se sella con su condicion al lado o no se sella.", "guardias_al_sellar": "los cuatro hashes recomputados contra el disco; el PDF entre 4 y 8 paginas; ningun otro desafio nombrado en el PDF; ningun requisito duro sin cubrir, medido SOBRE EL PDF y no sobre el markdown.", "compute": "CPU. Sin GPU. US$0. Sin shots." }, "cuando": { "archived_at": "2026-08-27T20:45:55+00:00", "fase_I_cierra": "2026-09-15" }, "donde": { "paquete": "evidence-staging/PAQUETE-VW", "codigo": "https://github.com/RosettaQuantum/vw-spectral-screen" }, "porque": { "question": "¿puede la compresion por redes tensoriales llevar un VLAM de 7B a hardware embarcado sin perder precision, y se puede saber antes de gastar en GPU?", "para_que": "el problema declarado de VW es meter un VLAM en un SoC de vehiculo. Hoy si una campaña de compresion va a funcionar se descubre despues de pagarla." }, "quien": { "lab": "Rosetta Quantum — sesion laboratorio (medicion y guiones)", "coordinacion": "Rosetta Q Main (informe, guardias y sello)", "lead": "Nicholas Iakl Freundlich", "separacion_de_deberes": "el texto que lee el jurado pasa por Nicholas antes de salir; la publicacion es decision suya." } } }