Atualmente estou desenvolvendo o ATLAS-WM, um MVP focado na modelagem estruturada de mundos com correção ontológica em vez de fidelidade visual.
A ideia central é simples, mas rigorosa. O espaço latente é decomposto em componentes estáticos, dinâmicos e controláveis. A estrutura estática é congelada por design para evitar desvios. Estados dinâmicos e controláveis evoluem através de atualizações residuais. O objectivo não é a qualidade da reconstrução. É consistência causal e transições interpretáveis.
Do lado da experimentação, gerei 2.000 episódios físicos contínuos, produzindo 200.000 transições de estado com entradas de 6 dimensões.
O conjunto de dados foi dividido em 160.000 amostras de treinamento, 20.000 de validação e 20.000 de teste. O treinamento inicial mostrou convergência rápida. A perda de trem passou de 6.27e-03 para 7.90e-05 em três épocas, com a validação acompanhando de perto em 4.92e-05.
O resultado parecia forte numericamente. Mas o modelo não era verdadeiramente generalizante. Em ambientes mais simples memorizava transições. Em configurações físicas contínuas com inércia e gravidade, ele ainda se adapta a padrões de trajetória específicos. A arquitetura se comportou corretamente. A entropia da tarefa foi insuficiente para impedir a aprendizagem por atalhos.
Em vez de apresentar um sucesso enganoso, rejeitei o resultado. A lição é clara: baixas perdas não implicam compreensão estruturada.
Um modelo mundial deve ser avaliado sob condições em que a memorização seja estruturalmente impossível.
ATLAS-WM permanece na fase MVP, mas as bases arquitetônicas são sólidas e validadas experimentalmente.
O próximo passo é aumentar o rigor ambiental, preservando ao mesmo tempo as restrições latentes estruturadas que definem o sistema.
O objectivo permanece inalterado: construir modelos mundiais que preservem a verdade interna, e não apenas a precisão estatística.
Meu portfólio nos comentários, Atlas em breve.