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Skill: CHRONICLE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 2 — MEMORIA: Registro SILICIO al día: las 4 cifras vencidas...

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+**Lo que el digestor encontró y que corrige lo que yo había escrito esta mañana:**
+- La variable `COLI_CUDA_UNIFIED` que cita el issue #161 **no existe en el repo**: la memoria unificada se detecta sola; aquel resultado de 11 t/s usaba parches locales que nunca se fusionaron.
+- El "acantilado" de atención **sigue en main**: por encima de 4K u 8K tokens la GPU se niega y recalcula en CPU sin avisar, con salida de éxito. El fork que decía "ya arreglado" se equivoca. Y el propio proyecto recomienda 32K de contexto, justo donde ya cayó.
+- Los avisos de seguridad reales son los **6 GHSA de la versión 1.6.2** (fallos de memoria explotables con un modelo o config maliciosos). Las páginas de releases que leí por la web hablaban de "8 en 1.5.0" y "path-traversal en 1.10.2"; el CHANGELOG del repo no respalda ninguna de las dos. Prevalece el CHANGELOG y la condición "≥ 2.0.0" cubre ambas lecturas.
+- En ARM la decodificación **no es bit-exacta por defecto** (activaciones int8): toda comparación de calidad exige un A/B con el modo exacto.
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+**Condiciones de instalación, en corto:** versión ≥ 2.0.0 compilada desde fuente con el commit que ya está en cuarentena; usuario dedicado sin sudo; servidor solo en 127.0.0.1 y siempre con clave; pesos solo de organizaciones oficiales o con SHA fijado y manifiesto de hashes propio; contexto ≤ 8192 si se quiere la GPU; nunca el Docker del repo, nunca `make install`, nunca las herramientas de oráculo con `trust_remote_code`. Y antes de todo, medir el NVMe de tu Spark (P35): 5,6 o 10,7 GB/s decide si vale la pena.