feat(episode): EXPLORA_los-4-documentos-analizados-el-plan-sa_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — MNEMO_PRE_DIGEST: ✅ Los 4 documentos analizados — el plan sale refo

episodes/EXPLORA_los-4-documentos-analizados-el-plan-sa_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+Push `a3ca64da` a los 3 remotos. Ampliación completa.
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+## ✅ Los 4 documentos analizados — el plan sale reforzado, no cuestionado
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+**Entregable:** [COMPARATIVA_SOTA_MEMORIA_ADDENDUM_4DOCS_S20260719.md](docs/COMPARATIVA_SOTA_MEMORIA_ADDENDUM_4DOCS_S20260719.md) (amplía la comparativa de ayer, no la reemplaza).
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+### Lo que verifiqué antes de creer nada
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+Los 3 documentos nuevos traían **8 papers que el de Perplexity no tenía**. Abrí cada uno en arXiv con mis propias manos: **los 10 con identificador arXiv son reales y sus números coinciden palabra por palabra.** En total llevo ~15 papers verificados en este arco. Ningún paper inventado.
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+### El hallazgo que más te sirve: dos piezas nuevas que *validan* tu plan con más fuerza
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+- **RAPTOR** (Stanford, 2024) cierra una duda que quedó abierta ayer. Yo te decía "la recuperación jerárquica tiene precedente, pero casi ningún número medido". RAPTOR **lo mide: +20% de precisión** construyendo exactamente lo que diseñamos — un árbol de resúmenes donde primero buscas lo grueso y luego bajas al detalle. Es tu memoria dos-niveles, con número duro detrás.
+- **Lost in the Middle** (2023) le pone **nombre y fundamento a nuestro cuello.** Nuestro derrumbe medido (aciertas 36% con 145 candidatos, pero 6% con 828) no era una rareza nuestra: es un efecto conocido y documentado — cuando lo correcto queda enterrado entre distractores, el sistema falla. Reducir el montón (tu diseño) ataca la causa real, no un síntoma.
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+### La advertencia importante (seguridad)
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+De los 4 documentos, **uno — el que empieza "hola plex, activa tu mejor versión" — es el de menor fiar.** Su bibliografía tiene **datos inventados**: atribuye MemGPT a "Yang et al. 2026" cuando es Packer et al. 2023, pone GraphRAG en "ICLR 2026", y da cifras de tabla (Mem0 en LongMemEval 94.4%, BEAM…) que **no pude rastrear a ninguna fuente real**. No inventa papers enteros, pero sí confunde autores, años y números. Mi recomendación: **pondéralo menos que los otros tres.** El reporte técnico de MemOS/Letta/Titans, en cambio, es el mejor de los cuatro para decidir tu *stack* — y coincide con nosotros: no reemplaces PostgreSQL+Qdrant+Neo4j por Titans/MemOS, extrae ideas y mide en local (que es justo nuestro held-out).
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+### Lo que cambia en el plan (poco, y todo con freno)