Categoría
Insignia transversal · generación 1
Modelos · Investigación activa
Un modelo insignia
con el sustrato debajo.
Modelo post-transformer insignia, entrenado sobre el sustrato ReasonLoom.
- ID de modelo
RL-X1.G1.2026- Sustrato
- Runtime Stamen · memoria Heddle
- Entrenamiento
- Bucle de desarrollo Atelier · verificador tipado en bucle
- Límite de contexto
- no existe
Sustrato
Stamen + Heddle
Entrenado con
Bucle de desarrollo Atelier
Ideal para
Razonamiento a largo horizonte sin límites de contexto
Qué es RL-X1
Un modelo con el sustrato debajo
RL-X1 es la primera generación de nuestra línea insignia transversal. No vive dentro de una ventana de contexto. Lee, vincula y compone a través de Heddle, se ejecuta sobre Stamen y es criado por Atelier. El resultado es una calidad de razonamiento en tareas de largo horizonte que proviene de la arquitectura, no de la ingeniería de prompts.
El cambio estructural
Por qué la diferencia no es «una ventana más grande»
Conventional models scale by extending an attention buffer. RL-X1 does not have one to extend. The work that the window used to do is done by the substrate instead.
Convencional
Ventana de tokens
- × Memory ceiling = buffer length.
- × Recall is a scan of attention.
- × Composition re-derived per turn.
- × Provenance lives in prose.
RL-X1
Sustrato estructurado
- + No buffer to overflow.
- + Recall is a substrate primitive.
- + Composition is bind/walk, not re-read.
- + Provenance is structural.
Qué cambia respecto a un transformer
Tres diferencias estructurales
RL-X1 es interesante por lo que no es — no es un modelo de atención más grande, no es un modelo de tokens-entrada-tokens-salida, no es un decodificador de un solo paso.
X1
Sin techo de ventana de contexto
La memoria vive en binding estructurado, no en un buffer por el que el decodificador tiene que desplazarse. Las tareas de largo horizonte dejan de ser un problema de presupuesto de tokens.
X2
La composición es un primitivo
El razonamiento sobre analogía, contrafáctico y cadenas multi-salto usa la misma superficie de bind/recall. El modelo no tiene que re-derivar la estructura desde el lenguaje en cada turno.
X3
Arraigado por el entrenamiento
El modelo es criado por Atelier, con un verificador tipado en el bucle. Lo que sabe, puede defenderlo; lo que no sabe, lo difiere.
Dónde se sitúa
Evaluación interna
Numbers are internal — the suites and conditions are documented in the evaluation programme. The pattern, not any single value, is what we report.
| Familia de tareas | RL-X1 | Línea base convencional | Δ |
|---|---|---|---|
| Multi-salto a largo horizonte | P@5 1.00 | P@5 ~0.62 | +0.38 |
| Binding entre documentos | 0.94 | 0.71 | +0.23 |
| Analogía composicional | 0.88 | 0.56 | +0.32 |
| Diferir ante lo desconocido | 0.96 | 0.41 | +0.55 |
| Desbordamiento de ventana de contexto | 0 | frecuente | n/a |
P@5 1.00
Recuperación multi-salto a través del stack
Recuperación de extremo a extremo a través del modelo y el puente de memoria.
+0.65
Retención de por vida frente al control amnésico
Heredado del bucle de desarrollo de Atelier.
0
Modos de fallo por ventana de contexto
No hay ventana de contexto que desbordarse.
Una traza de razonamiento
Cómo es una pregunta multi-salto
A question that would force a conventional model to scroll its window becomes a sequence of substrate operations.
rl-x1 · trace · multi-hop
- 01 READ
perceive(corpus)Las entradas llegan como evidencia estructurada — no como un buffer de tokens.
- 02 BIND
bind(claim_a, source_a)La afirmación queda ligada a su origen. La procedencia es estructural, no añadida.
- 03 BIND
bind(claim_b, source_b)Un segundo fragmento de evidencia queda vinculado. Sin re-derivación desde la prosa.
- 04 WALK
walk(claim_a → claim_b)El multi-salto es una operación del sustrato. El decodificador no tiene que desplazarse.
- 05 COMP
compose(answer | evidence)La respuesta se construye desde evidencia vinculada. Lo que se afirma es defendible.
- 06 EMIT
emit(answer, audit_trail)La salida se entrega con la traza de auditoría adjunta. A través de Mnemo, esto es apto para empresa.
La línea X
Dónde encaja RL-X1 en el plan de generaciones
G1
RL-X1
lanzado
Insignia transversal · razonamiento a largo horizonte sin límites de contexto.
G2
RL-X2
planificado
Sustrato multimodal nativo. Percepción y binding comparten la misma superficie.
G3
RL-X3
investigación
Recuerdo auto-revisable. El modelo edita su propia memoria bajo verificación tipada.
Dónde se usa RL-X1
Razonamiento transversal
Análisis a largo horizonte
Tareas que abarcan cientos de entradas y necesitan recuerdo estructurado de todas ellas. Al modelo no se le pide que las encaje en una ventana.
Lectura científica a escala
RL-X1 lee colecciones, vincula afirmaciones y compone inferencias entre ellas. El producto del trabajo es estructurado, no narrativo.
Apoyo a la decisión con memoria
Usado a través de Mnemo, RL-X1 razona sobre memoria multi-tenant con la traza de auditoría adjunta.
