ECHO-2 — tancament, resultats i demostració

ECHO-2 va quedar tancat el 9 de setembre de 2026. L'agent conserva el nucli d'ECHO-1 i afegeix viabilitat, reconeixement de patrons, operació en flux, consolidació, herència d'una predisposició i regulació de dues variables internes. CAPACITY-1 va justificar una arquitectura de monitor de 512 LIF + 128 Adaptive-LIF i NEURAL-VIZ-1 la va fer observable en una GUI nativa.

Demostració directa

Enregistrament directe de 2:03 fet el 9 de setembre de 2026. Recorre la xarxa neuronal, el dron 3D, el mapa WSP de 16 bytes i el tutorial.

No és una animació promocional. L'aplicació executa Agent.turn() i mostra WSP, CAM, T, PATTERN, Q, gate, homeòstasi, mort, respawn, herència i crides eventuals al còrtex. El dron representa la pose real del cos discret Body3D. VTK/OpenGL renderitza la vista; encara no hi ha aerodinàmica, IMU, motors ni PID.

Comparació directa amb l'escala anterior

CAPACITY-1 va repetir l'examen amb l'arquitectura de 256 LIF usada com a baseline de mida ECHO-1 i amb l'ampliació d'ECHO-2. La comparació es va executar dins del mateix banc, amb llavors reservades i memòria congelada; no reconstrueix retrospectivament una puntuació del llançament ECHO-1.

La millora és de +1.219 encerts, del 40,48% al 100%. En barrejar les signatures, el mateix sistema cau a 142/2.048: el resultat depèn de la representació i no només d'afegir files.

El total de neurones és idèntic. La causa que canvia és l'adaptació temporal: desactivar-la retorna 0/256. El banc va seleccionar memòria de 8 ticks i guany adaptatiu 4.

La tercera gràfica mesura escala recorreguda, no precisió en la mateixa tasca: són càrregues diferents. STREAM-1 va processar 48 blocs, va obtenir 4.512/4.512 prediccions conegudes al braç coherent i dynamic_alias=0.

Què va afegir cada fase

Fase Evidència de tancament
VITA-1 / FOOD-1 H baixa, la mort acaba una vida i aliment/verí s'aprenen per conseqüències
SURV-1 medianes conservant memòria: 28/40/40 torns; reiniciant: 16/16/16
SHIFT-S adaptació davant Q congelada: +421/+416/+446 torns; la transferència negativa també es publica
PATTERN-1 32/32 variants reservades davant 0/32 per coincidència exacta; zero ids d'objecte o posició
STREAM-1 4.608 frames, 48 blocs i 4.512/4.512 prediccions coherents
SLEEP-2 8.208 files es compacten en 144 regles; 720/720 a l'examen davant T 0/720, sense reescriure CAM/T/Q
GEN-1f pressupost heretat 8: 360 errors tardans davant 602 del naïf; 52 victòries, 24 derrotes, 52 empats
HEAT-1b energia + temperatura: 20.786 torns davant 7.221 sense temperatura i 7.186 sense Q; examen carregar/refredar 12/12
CAPACITY-1 512 LIF: 2.048/2.048; 512 LIF + 128 ALIF: 256/256 temporal
NEURAL-VIZ-1 una GUI Python mostra en directe l'arquitectura i tots els components auditables

Què millora respecte d'ECHO-1

ECHO-1 va tancar memòria, predicció, objectes, accions físiques discretes, patrons temporals i transferència entre mons. ECHO-2 ho conserva i afegeix una conseqüència entre episodis: el cos pot morir, reaparèixer, regular energia i temperatura, conservar experiència i transmetre només una predisposició d'exploració a un descendent amb memòries buides.

L'ampliació neuronal tampoc s'accepta pel número 640. S'accepta perquè millora dos exàmens causals i perd quan s'elimina o es barreja la característica responsable.

Integritat i dades

  • WSP es manté en 16 bytes i no existeix un segon thought-bus.
  • false_facts=0, destroyed=0 i còrtex apagat als bancs principals.
  • La branca neuronal de la GUI és un monitor perceptiu; Q manté la decisió causal.
  • Els exàmens reservats estan congelats durant la puntuació.
  • Els resultats negatius anteriors de GEN-1 i HEAT-1 es conserven en vermell.
  • No hi ha robot físic, càmera, LiDAR, IMU, PX4 ni AKD1500 en aquest tancament.

Descarrega el resum ECHO-2 i les empremtes SHA-256. El fitxer també inclou el hash del MP4.

— R.N.