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Ember b55baa6b94 feat(episode): EXPLORA_s-john-y-encontr-algo-que-tenamos-dela_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD
Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — MNEMO_PRE_DIGEST: 🔮 Sí, John — y encontré algo que teníamos delante
2026-07-20 04:27:51 +00:00

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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.

Las otras cuatro que no hemos tocado