Research Programmes, Papers and Reports

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The page contains three selectable readings of the same subject.

Instrumento de evidencia de investigación

Investigación sobre inferencia eficiente en consumo energético

Investigación sobre ejecución determinista

Investigación sobre recuperación de vectores binarios

Los ingenieros convierten la idea probada en código real. Las mismas pruebas que validaron la investigación ahora validan el producto. Tú obtienes el beneficio sin tener que leer nunca el artículo.

Antes de que la investigación se convierta en una función, la publicamos para que otros puedan verificar nuestro método, nuestros datos y nuestras conclusiones. El escrutinio abierto detecta errores y fortalece el trabajo.

Creamos prototipos, realizamos experimentos y medimos los resultados con datos reales. Si algo no funciona, también lo anotamos. Un resultado negativo sigue siendo un resultado.

La búsqueda es demasiado lenta. Las respuestas son inconsistentes. Las facturas de energía son demasiado altas. Convertimos aquello de lo que la gente se queja en una pregunta precisa que podemos estudiar.

Replay es una propiedad comprobable bajo una compilación fijada

Se propone un paso de tiempo de 60 Hz, aleatoriedad con semilla y una ruta de registro de entrada tipada

Comparación de fotogramas (para validar)

Los kernels candidatos se verifican frente a obligaciones acotadas

Comprobaciones SMT con Z3 y CVC5 más una ruta de generación de código Cranelift; validación pendiente

Candidato de optimización conocido (ejemplo)

Ejemplo candidato: una ruta de tres multiplicaciones para la multiplicación compleja

Objetivo de comparación de recuento de multiplicaciones (no un punto de referencia publicado)

Hipótesis de optimización de despacho disperso

Se propone que el despacho disperso omita las celdas inactivas; el comportamiento por tick requiere validación

Objetivo de comparación de ahorro de CPU (no un resultado publicado)

Las condiciones de replay son comprobables; la reproducibilidad completa está pendiente de validación

Las reglas declaradas pretenden admitir la reproducción tick a tick; la validación está pendiente

Cada cifra debe remitirse a la ejecución de origen y al registro de medición; el estado de la evidencia forma parte de la revisión.

El alcance del backend candidato de Forge incluye x86-64, RISC-V, WebAssembly y GPU; la cobertura y la calidad requieren validación.

El código fuente de Jacquard es privado y está disponible bajo petición. Forge sigue siendo investigación y no es abierto.

evidencia de investigación (estado de validación)

Afirmaciones, evidencia y el número detrás de cada una.

La reproducibilidad es un objetivo de diseño para estas líneas de investigación. Cada fila debe emparejar una afirmación candidata con el flujo, la fuente y el registro de medición que la produjo. Léalo como una hoja de evidencia con estado de validación, no como un folleto.

Los números que se muestran aquí son campos de informe u objetivos de comparación; consulte el registro de origen y los términos de acceso antes de tratar uno como un resultado medido.

La IA está en todas partes hoy, pero la mayoría de la gente no sabe cómo funciona, adónde van sus datos o si puede confiar en las respuestas. Nuestra investigación existe para solucionarlo. Trabajamos en tres problemas que importan a todos los que usan tecnología.

Tres preguntas que guían todo lo que construimos.

Estudiamos cómo hacer que la IA explique su razonamiento, dé la misma respuesta cada vez y diga cuándo no está segura. Nunca deberías tener que confiar en una caja negra. Deberías poder ver por qué dijo algo y decidir por ti mismo.

Mismo resultado, una fracción de la energía

Ejecutar IA puede consumir mucha energía. Buscamos formas de obtener la misma respuesta usando mucho menos. Cuando la IA usa menos electricidad, cuesta menos y contamina menos, así que las organizaciones más pequeñas y los servicios públicos también pueden permitírselo.

Estudiamos cómo construir IA que almacene y maneje tu información dentro de las fronteras europeas, bajo la ley europea. Eso significa que está protegida por el RGPD, no entregada a la vigilancia extranjera, y cuidada por personas a las que puedes pedir cuentas.

Cada flujo se publica abiertamente para que otros puedan verificar el trabajo que respalda la afirmación.

La investigación de Dweve se organiza en torno a cuatro áreas estratégicas que se corresponden directamente con las capacidades del producto. Cada una es la capa de investigación pública que respalda una afirmación comercial. Pasa el cursor sobre un flujo para ver qué sustenta.

Cuatro flujos. Una misión: IA soberana, eficiente y fiable.

Garantías de implementación y residencia

Investigación sobre marcos de residencia de datos y mecanismos de transferencia que cumplen con el Schrems II. Esto respalda nuestras garantías de implementación de que los datos permanecen dentro de las fronteras europeas, bajo la ley europea.

Investigación sobre cifrado homomórfico, agregación segura para el entrenamiento federado y pruebas de conocimiento cero para la verificación de modelos. Esta es la base del aprendizaje federado dentro de Mesh, nuestro producto de computación circular.

Control de costes y informes de sostenibilidad

Investigación sobre cuantización y trabajo específico de kernels de hardware que reduce la energía que necesita un modelo sin degradar la salida. Menos electricidad significa un menor coste de funcionamiento y una huella más pequeña.

Garantías de reproducibilidad y auditoría

Investigación sobre aritmética de punto fijo, aleatoriedad con semilla y ejecución independiente de la plataforma para que un modelo dé la respuesta idéntica en todas las máquinas. Esto respalda la reproducibilidad que necesitas para una auditoría.

Publicamos resultados intermedios, experimentos fallidos e hipótesis revisadas. Investigación como proceso de ingeniería abierto.

Jacquard sigue siendo una línea de investigación privada. Cualquier transferencia a Fabric, Nexus o Aura requiere una validación independiente.

La repetición de Jacquard es una propiedad de investigación, la repetición de Mycelia es una condición de prueba y Forge verifica obligaciones acotadas en un programa experimental.

Cada flujo lleva un estado de evidencia y un límite en torno a sus afirmaciones actuales.

Estado de evidencia, no una afirmación de producto

repetición paso a paso (propiedad de investigación)

comparación de CPU (validación pendiente)

ámbitos de modelo: percepción, química, evolución

Código de investigación, acceso bajo petición

Un modelo de mundo digital con reglas locales explícitas y costes energéticos. El informe respalda la repetición determinista como propiedad comprobable; las afirmaciones más amplias sobre el comportamiento siguen siendo trabajo de validación futuro.

Backends objetivo (ámbito de evaluación)

Investigación con socios, sin publicación pública

Forge explora implementaciones candidatas de núcleos mediante síntesis de programas. Su diseño usa medición basada en Cranelift y comprobaciones SMT para obligaciones acotadas; el informe de 2025 no establece preparación para producción ni rendimiento de referencia.

Repositorio de código fuente privado, acceso bajo petición

Un motor de mundo basado en navegador que los agentes pueden construir mediante una superficie MCP tipada. El paso de tiempo fijo, la aleatoriedad con semilla y la repetición desde una semilla y un registro de entrada son propiedades de investigación a evaluar. El repositorio de código fuente es privado.

Nuestros programas de investigación convierten problemas complejos de sistemas en aparatos inspeccionables: mundos deterministas, pipelines de síntesis y laboratorios de vida artificial. El resultado no es solo una demo, sino una ruta que otro ingeniero puede reproducir y cuestionar.

Jacquard estudia la semántica de mundos deterministas, Forge estudia la síntesis de programas y Mycelia estudia la vida artificial. Cada programa tiene su propio aparato, tipo de resultado y límite de fallo.

Abre la historia de implementación detrás de cada programa

Cada programa gestiona su estado y su evidencia

Un motor de mundos tipado con ejecución de paso fijo, transiciones explícitas y trazas de agente reproducibles.

Un pipeline de síntesis que busca programas candidatos, los baja a través de Cranelift, los mide y comprueba obligaciones de corrección acotadas.

Un laboratorio determinista de vida artificial para reglas locales, presión de recursos, linaje y estructura emergente. Sus ejecuciones siguen siendo evidencia de investigación, no una conclusión científica por sí mismas.

Un programa comienza con una afirmación observable, variables controladas, perturbaciones y una condición de parada. La especificación determina el estado que conservamos y el contraejemplo que puede reabrir el resultado.

El contrato del experimento precede a la implementación

Un estado no especificado no puede respaldar una afirmación reproducible

¿Preserva el mecanismo su invariante ante perturbaciones controladas?

La invariante, la familia de perturbaciones y el límite de observación se comprometen antes de la ejecución.