Un laboratorio que busca solo arquitecturas, algoritmos y construcciones matemáticas, y guarda cada experimento para poder repetirlo. Su primer resultado: siete cotas nuevas en la tabla de Brouwer de códigos de peso constante.
El frente de Pareto, candidato a candidato
Resultados
Siete cotas nuevas
El 26 de septiembre de 2026, iTemple mejoró siete cotas inferiores de la tabla de códigos binarios de peso constante con distancia 4 que mantiene A. E. Brouwer, la referencia del área. Las dos primeras llevaban al menos 26 años sin cambiar.
| Cota | Antes | Ahora | Mejora | Situación |
|---|---|---|---|---|
| A(19,4,5)Publicada en Zenodo | 692 | 696 | +4 | Publicada en Zenodo |
| A(16,4,7)Publicada en Zenodo | 836 | 841 | +5 | Publicada en Zenodo |
| A(20,4,5)Verificada · por publicar | 874 | 878 | +4 | Verificada · por publicar |
| A(21,4,7)Verificada · por publicar | 6.161 | 6.239 | +78 | Verificada · por publicar |
| A(21,4,8)Verificada · por publicar | 10.767 | 10.820 | +53 | Verificada · por publicar |
| A(22,4,7)Verificada · por publicar | 8.338 | 8.574 | +236 | Verificada · por publicar |
| A(28,4,5)Verificada · por publicar | 3.718 | 3.763 | +45 | Verificada · por publicar |
«Antes» es la cota de la tabla de Brouwer, consultada el 8 de octubre de 2026.
Qué se mide
A(n,4,w) es el mayor número de palabras binarias de longitud n, con exactamente w unos, que difieren dos a dos en al menos cuatro posiciones. Mejorar una cota inferior es construir un código más grande que el mejor conocido y entregarlo para que se compruebe.
Cómo se encontraron
Los encontró una búsqueda heurística sobre órbitas de grupos de permutaciones, sin modelo de lenguaje. Cada código se comprueba en segundos con un verificador independiente del programa que lo encontró.
En pantalla
Capturas reales de la aplicación
Qué es
Quien investiga arquitecturas nuevas trabaja con scripts sueltos, cuadernos y carpetas de resultados que nadie puede reproducir un mes después: las semillas se pierden, las configuraciones cambian sin dejar rastro y comparar candidatos por precisión, latencia, memoria y FLOPs a la vez es trabajo manual. iTemple convierte eso en un laboratorio con linaje: campaña, candidato, ejecución y resultado encadenados, cada trabajo aislado en su propio subproceso y cada acción con recibo. Cuatro motores de búsqueda propios generan los candidatos, y cada uno se materializa como código PyTorch ejecutable, no como una descripción.
Para quién
Un investigador de aprendizaje automático con GPU propia que quiere dirigir búsquedas desde el navegador sin perder la trazabilidad de nada.
Cómo funciona
Cuatro motores de búsqueda propios
NAS evolutivo sobre el espacio AMK de kernels de memoria, descubrimiento de algoritmos al estilo AutoML-Zero en un aislante sin entrada ni salida, regresión simbólica por programación genética y optimización de hiperparámetros con Optuna (TPE, NSGA-II, ASHA).
Cola con supervisor aislado
El worker toma los trabajos de Postgres con lease transaccional y ejecuta cada uno en un subproceso aparte: un fallo de CUDA mata el trabajo, no el servicio. Las métricas llegan en vivo por Redis y WebSocket.
Pareto, no una sola cifra
Cada métrica se declara con su dirección, su peso y su restricción. El motor optimiza por suma ponderada o calcula el frente de Pareto y guarda instantáneas del mismo.
Director con diario firmado
Un ciclo de observar, registrar, validar, ramificar y analizar que solo actúa sobre planes firmados y aprobados. Cada paso queda escrito en un diario con recibos verificables.
Meta-bucle sobre la función de aptitud
Mide seis principios —sorpresa, coherencia, eficiencia, robustez y dos más— sobre resultados reales y propone versiones nuevas de la función de aptitud sin sobrescribir las anteriores.
Un banco de récords que se comprueba solo
El laboratorio mide sus candidatos contra las mejores cotas publicadas, como la tabla de Brouwer de códigos de peso constante o las tablas de arrays de cobertura. Un récord sólo cuenta si lo confirman verificadores exactos, independientes del programa que lo encontró, y cada uno se entrega con su certificado y un verificador que cualquiera puede ejecutar.
Alcance
Qué necesita y qué trae:
- Corre sobre tu propia infraestructura: Postgres, Redis, un worker con PyTorch y un servidor de modelo local.
- Trae los datasets y benchmarks clásicos y tareas sintéticas.
Pregunta frecuente
¿Ha descubierto algo ya?
Sí. Primero se construyó el laboratorio —el gobierno, el fallo cerrado, la trazabilidad y más de cinco mil pruebas— y el 26 de septiembre de 2026 llegaron los primeros resultados: siete cotas inferiores mejores que las de la tabla de Brouwer de códigos binarios de peso constante. Dos están publicadas en Zenodo con su verificador; las otras cinco están verificadas y por publicar. La siguiente prueba de la tesis «síntesis, no optimización» es una campaña de búsqueda de arquitecturas en GPU. Para eso está hecho: para distinguir una promesa de un hecho.
El ciclo completo funciona de principio a fin: la primera campaña —regresión simbólica de ocho candidatos, en CPU— se cerró en dieciséis segundos. El siguiente paso es una campaña de búsqueda de arquitecturas en GPU.
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