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Phantom Maze — Laboratorio de IA y Lenguaje
Laboratorio de investigación · filosofía e IA

Filosofía e inteligencia artificial,
del concepto al código

Un laboratorio de investigación que construye marcos conceptuales, las herramientas que los ponen a prueba y una obra escrita sobre los grandes modelos de lenguaje. Argentina · Alemania · Italia.

Ver la investigaciónEl libro
01 El lab

Un laboratorio donde la filosofía y la IA se construyen juntas

  • Fenomenología de los LLM
  • Inteligencia articulada
  • Virtualidad derivada
  • Fallas epistémicas
  • Arquitecturas de memoria
  • Atención de contexto largo
  • Ambientes didácticos

Phantom Maze pone a la fenomenología y a la filosofía antigua en diálogo con la inteligencia artificial contemporánea. El lab opera entre Argentina, Alemania e Italia, en dos frentes complementarios.

Como teoría, desarrollamos instrumentos conceptuales para sistemas que no existían cuando se fijó el vocabulario filosófico:

  • Inteligencia articulada — un nombre para lo que estos sistemas son. Capítulo 4 →
  • Virtualidad derivada — un nombre para el modo en que existen. Capítulo 5 →
  • Un inventario de fallas epistémicas: alucinación, complacencia, cobardía epistémica, asimilación, falta de calibración. Capítulo 6 →

Como práctica, construimos instrumentos de investigación que ponen esos marcos a prueba en código: arquitecturas de memoria para agentes, mecanismos de atención para contexto largo y ambientes didácticos para las humanidades.

Teoría y práctica no son vías paralelas. Cada una enmarca a la otra: los marcos nos dicen qué medir, los instrumentos nos dicen qué resiste la medición.

02 Investigación

Líneas de trabajo en curso

Proyecto 01
Publicado

Flujos de trabajo de agentes con costo acotado

¿Se puede certificar cuánto va a gastar un agente de IA antes de que se ejecute?

Un cálculo de recursos tipados que demuestra que un flujo de trabajo bien tipado nunca excede el presupuesto declarado, en cualquier traza posible. El teorema central está verificado por máquina en Lean 4, sin huecos. Después medimos 254 flujos de trabajo de agentes reales en 45 repositorios públicos de producción: el 88% de los cíclicos depende de un valor por defecto del framework como único techo de gasto — a menudo un límite de 1000 pasos que no acota casi nada.

Estado
Publicado
Proyecto 02
Activo

Verificación calibrada y fallas epistémicas

¿Puede un verificador de IA saber cuándo no sabe?

Los verificadores de IA —sistemas de recuperación, "LLM como juez"— deberían atrapar lo que un modelo inventa. Medimos cuán seguido, en cambio, dictaminan con seguridad sobre evidencia que no tiene nada que ver con la afirmación — lo bastante seguido como para importar, en derecho, vulnerabilidades de software y contratos. Desarrollamos una abstención calibrada con garantía de error en muestra finita, para que un verificador pueda declinar cuando la evidencia no alcanza. Es el instrumento empírico del inventario de fallas epistémicas que nombra el libro (cap. 6).

Estado
Activo
Producto
Nota de investigación + aplicación a citas legales
Proyecto 03
En curso

Atención de contexto largo

Cuando un modelo atiende a 128.000 tokens, ¿razona sobre ellos o los recupera como de una base de datos?

Probamos si un selector de bloques aprendido —una red pequeña que decide, por consulta, a qué tramos del contexto largo prestar atención— supera a las soluciones baratas en uso (patrones dispersos fijos, poda de caché) a igual presupuesto de memoria y a lo largo de varias escalas de modelo. La comparación directa se ejecuta sobre RULER a 128K.

Benchmark
RULER 128K
Producto
Preprint + código + pesos
Estado
Experimentos en curso
Proyecto 04
En validación

Comunicación latente entre modelos

¿Es el lenguaje natural un cuello de botella cuando dos modelos colaboran?

Comparar los estados internos de los modelos —en vez de pedirle a un tercero que juzgue con palabras— iguala la calidad del "LLM como juez" a una fracción del costo. Los primeros resultados sugieren que un modelo grande puede pasarle una capacidad a uno chico a través de estados internos truncados, sin ningún entrenamiento.

Estado
En validación
Producto
Nota de trabajo + código
Proyecto 05
Lanzamiento planeado

Arquitecturas de memoria: Mnemo y Memento

¿Cómo recuerda un agente entre sesiones, cuando recordar es más que recuperar?

Mnemo es una capa de memoria con anclaje fenomenológico: huellas episódicas con dinámica de sedimentación, recuperación moldeada por horizontes de sentido más que por pura distancia semántica. Memento es la capa de conocimiento sincronizado que mantiene actualizado el contexto de un agente entre máquinas. Las dos se construyen para leerse tanto como para ejecutarse, con cada decisión arquitectónica trazada hasta su fuente conceptual.

Estado
Instrumentos de investigación
Lanzamiento público
Planeado, con nota técnica
Base conceptual
El fantasma sin ego, cap. 6
Proyecto 06
Piloto

Bozzetto — ambiente didáctico

¿Qué cambia cuando los estudiantes usan IA para articular sus propias intenciones en el aula?

Un laboratorio para enseñar composición histórica a través de IA generativa. Bozzetto convierte el aula en un taller donde el estudiante conduce la herramienta — probado en pilotos sobre composición de la primera modernidad y adaptable a cualquier programa de historia de las ideas.

Estado
Fase piloto
Enfoque
Historia de las ideas
— Otras líneas activas
  • Memory & Affect Gate Programa exploratorio sobre qué determina cuándo un agente hace aflorar un recuerdo: relevancia, contexto y postura conversacional como dinámicas de compuerta.
  • Micromodelos Investigación empírica sobre qué pueden y qué no pueden los modelos de lenguaje pequeños, especializados por tarea. Qué escala, qué cambia, qué permanece.
03 Ensayos

Mapas del laberinto

Todos los ensayos →

04 Notas

Notas de trabajo, en lenguaje claro

Textos de divulgación de nuestra investigación, en lenguaje claro. Cada afirmación que hacemos en público remite aquí, a su paper o a sus datos.

05 Publicaciones

Obra escrita en filosofía e IA

06 Prácticas

Compromisos, aplicados

Ciencia abierta

Publicamos nuestro trabajo de forma abierta: la prueba en Lean y el paper son públicos (typed-resources), y Costwright, nuestro verificador de presupuesto, está liberado bajo Apache-2.0. Las notas de trabajo se publican en lenguaje claro; el libro ofrece una muestra gratuita.

Integridad de la investigación

Adherimos al European Code of Conduct for Research Integrity (ALLEA, revisión 2023) en autoría, atribución y manejo de conflictos de interés.

IA responsable

Declaramos la procedencia de modelos y datasets en cada lanzamiento técnico. Lo que llega por el formulario de contacto no se guarda más allá de la conversación, y nunca se usa para entrenar modelos de lenguaje.

07 Contacto

Escríbenos.

Para colaboraciones de investigación, consultas de prensa y conversación. Leemos todos los mensajes y respondemos cuando podemos.

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