ANIMUS v4.0: Reconstrucción Honesta de un Sistema de Conocimiento Autónomo — Migración de Motor, Auditoría de Memoria Fantasma e Ingeniería de Honestidad Epistémica en GPU de Consumo

ANIMUS (Autonomous Network for Intelligence, Memory, and Understanding Systems) es una arquitectura de conocimiento autónomo que construye y mantiene un grafo de memoria episódica mediante operación continua sin supervisión humana. Esta versión (v4.0) constituye una reconstrucción honesta del sistema: documenta y corrige afirmaciones incorrectas de versiones anteriores, reporta los hallazgos de una auditoría que reveló que el 52% de los nodos del grafo eran duplicados no detectados, y presenta una migración completa del motor de inferencia a Gemma 4 E2B en GPU de consumo. Las contribuciones centrales de v4.0 son: (1) una auditoría del grafo que redujo 1,892 nodos reportados a 911 nodos únicos verificados, con metodología y scripts reproducibles documentados; (2) una migración de motor desde Llama 3.2 3B ajustado finamente (3.5 tok/s, solo CPU) pasando por BitNet b1.58-2B (19 tok/s, solo CPU) hasta Gemma 4 E2B UD-Q4_K_XL en RTX 3050 (76.83 tok/s, mejora de 4×); y (3) una arquitectura de honestidad epistémica de cuatro capas — template manual sin canal de razonamiento, contrato de marcadores estructurales, extracción con rfind(), y guardia de validación — que hace estructuralmente imposible que contenido confabulado o truncado ingrese al grafo. El sistema incluye un Ciclo de Valor que genera hipótesis de oportunidades de negocio cada 25 ciclos autónomos, con siete propuestas documentadas que evolucionan desde genéricas hasta específicas al dominio del autor (validación de mensajería ISO 8583 en sistemas financieros). Se documentan cuatro sondas de calibración conductual que caracterizan el envelope de comportamiento del modelo, incluyendo el hallazgo de que Gemma 4 E2B confabula con fluidez de experto — más peligroso que la alucinación obvia de modelos anteriores. Implementado en Rust con fetcher Python. Operación verificada en Dell Precision 7610, i7-11800H, RTX 3050 4GB, Windows 11. Desarrollado de manera independiente en Santo Domingo, República Dominicana, junio 2026. Sustituye a v3.0 (DOI: 10.5281/zenodo.18932137).

Authors

Publication Details

Journal
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Published
2026-06-13
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.20674956
Primary Topic
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
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ANIMUS v4.0: Reconstrucción Honesta de un Sistema de Conocimiento Autónomo — Migración de Motor, Auditoría de Memoria Fantasma e Ingeniería de Honestidad Epistémica en GPU de Consumo

Ernesto Antonio Arias
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
article

ANIMUS v4.0: Reconstrucción Honesta de un Sistema de Conocimiento Autónomo — Migración de Motor, Auditoría de Memoria Fantasma e Ingeniería de Honestidad Epistémica en GPU de Consumo

Ernesto Antonio Arias
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Abstract

ANIMUS (Autonomous Network for Intelligence, Memory, and Understanding Systems) es una arquitectura de conocimiento autónomo que construye y mantiene un grafo de memoria episódica mediante operación continua sin supervisión humana. Esta versión (v4.0) constituye una reconstrucción honesta del sistema: documenta y corrige afirmaciones incorrectas de versiones anteriores, reporta los hallazgos de una auditoría que reveló que el 52% de los nodos del grafo eran duplicados no detectados, y presenta una migración completa del motor de inferencia a Gemma 4 E2B en GPU de consumo. Las contribuciones centrales de v4.0 son: (1) una auditoría del grafo que redujo 1,892 nodos reportados a 911 nodos únicos verificados, con metodología y scripts reproducibles documentados; (2) una migración de motor desde Llama 3.2 3B ajustado finamente (3.5 tok/s, solo CPU) pasando por BitNet b1.58-2B (19 tok/s, solo CPU) hasta Gemma 4 E2B UD-Q4_K_XL en RTX 3050 (76.83 tok/s, mejora de 4×); y (3) una arquitectura de honestidad epistémica de cuatro capas — template manual sin canal de razonamiento, contrato de marcadores estructurales, extracción con rfind(), y guardia de validación — que hace estructuralmente imposible que contenido confabulado o truncado ingrese al grafo. El sistema incluye un Ciclo de Valor que genera hipótesis de oportunidades de negocio cada 25 ciclos autónomos, con siete propuestas documentadas que evolucionan desde genéricas hasta específicas al dominio del autor (validación de mensajería ISO 8583 en sistemas financieros). Se documentan cuatro sondas de calibración conductual que caracterizan el envelope de comportamiento del modelo, incluyendo el hallazgo de que Gemma 4 E2B confabula con fluidez de experto — más peligroso que la alucinación obvia de modelos anteriores. Implementado en Rust con fetcher Python. Operación verificada en Dell Precision 7610, i7-11800H, RTX 3050 4GB, Windows 11. Desarrollado de manera independiente en Santo Domingo, República Dominicana, junio 2026. Sustituye a v3.0 (DOI: 10.5281/zenodo.18932137).

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Openalex Percentile: Top 3%
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
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