Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — MNEMO_PRE_DIGEST: 🔮 Sí, John — y encontré algo que teníamos delante
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🔮 Sí, John — y encontré algo que teníamos delante de los ojos todo el día
Análisis completo: OPORTUNIDADES_SOTA_NO_ADOPTADAS_S20260719.md (commit a432c595 ×3).
Primero tu duda literal: "cuando vuelvas" fue un reflejo mío de cierre, no una necesidad. Estamos en GREEN; lo único que espera de verdad es el reloj de 48h.
El hallazgo: nuestro problema NO es encontrar — es ORDENAR
Mira esto, que estaba en todas las mediciones de hoy y no lo habíamos leído junto:
| Medición de hoy | acierta a la 1ª | está en el top-10 | la brecha |
|---|---|---|---|
| Content (696 preguntas) | 0.542 | 0.861 | +32 puntos |
| Subset estricto | 0.383 | 0.714 | +33 |
| Hechos (factuales) | 0.457 | 0.743 | +29 |
| Within-session | 0.286 | 0.703 | +42 |
En sencillo: la memoria SÍ encuentra la respuesta correcta — la trae entre las 10 primeras el 86% de las veces — pero en un tercio de esos casos no la pone de primera. Eso no es un fallo de búsqueda; es un fallo de orden. Y para el orden el estado del arte tiene una respuesta canónica que nosotros jamás hemos tocado: el reranker.
Por qué se nos escapó: todo el arco de hoy se libró en dos dimensiones — qué unidad guardamos (turno→tema→hecho) y qué texto embebemos (contenido→summary+título). El reranking es una tercera dimensión, ortogonal: no cambia qué guardas ni cómo lo indexas, cambia quién decide el orden final de los candidatos que ya encontraste.
Cómo funciona: hoy comparamos dos vectores calculados por separado — la pregunta por un lado, el episodio por otro; rapidísimo, pero ciego a cómo se relacionan entre sí. Un reranker (cross-encoder, o un LLM barato haciendo de juez) lee la pregunta y el candidato JUNTOS y puntúa la relación directa. Cuesta ~100× más por par… pero solo se aplica a 10 candidatos, no a 825.
Y aquí está lo mejor: el techo ya está medido en NUESTROS datos. Un reranker perfecto sobre ese top-10 daría 0.861. Uno real captura parte; aun capturando la mitad, 0.542 → ~0.70. Sería el mayor salto desde el backfill de hoy — y a diferencia de todo lo que probamos, no es una promesa de paper: es aritmética sobre nuestras propias mediciones.