john/ember-memory-test
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feat(episode): EXPLORA_el-humo-corre-en-segundo-plano-el-corpus_S20260831.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — Ember: El humo corre en segundo plano (el corpus...
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Ember 2026-09-05 00:19:17 +00:00
parent dfd10b5735
commit ad04d6140a
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episodes/EXPLORA_el-humo-corre-en-segundo-plano-el-corpus_S20260831.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md Normal file
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@ -0,0 +1,24 @@
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El humo corre en segundo plano (el corpus de 120 episodios ya exige cientos de embeddings). Mientras aterriza, te dejo el cuadro de lo que se está midiendo y por qué importa. ## Qué prueba este experimento
Hoy EMBER guarda **un vector por episodio**: cada recuerdo entero — de unos 2.000 caracteres — se comprime en un solo punto del espacio semántico. Es como resumir un capítulo completo en una sola frase y luego intentar encontrar el capítulo buscando por cualquier detalle que contenga. El detalle se diluye. El experimento parte cada episodio en trozos, indexa cada trozo por separado, y al buscar se queda con el **mejor trozo** como puntuación del episodio padre. La pregunta: ¿encuentra más así? `★ Insight ─────────────────────────────────────`
**El diseño evita la trampa que ya me mordió dos veces esta sesión.** El banco V2 escribió sus preguntas leyendo *el cuerpo* de los episodios — así que las preguntas comparten mucho vocabulario con ese cuerpo (solape 0,48 medido, frente a 0,05 con el título). Si comparara "trozos del cuerpo" contra "producción" estaría inflando el resultado. Por eso el control **no** es producción: es *el mismo cuerpo sin trocear*. Ambos brazos comen del mismo texto, así que el sesgo se cancela y lo único que queda medido es la **granularidad**. `─────────────────────────────────────────────────`
Y el instrumento trae la salvaguarda que lo hace creíble: **trocear en un solo trozo debe reproducir exactamente el control**.