echolabsQué cambió al reservar 500.000 pesos
De 3 a 6 tareas exactas en 250 problemas de desarrollo, con el mismo solver y más coste.
Quise comprobar si una guía asociativa más grande ayudaba a ordenar mejor la búsqueda. Mantuve el solver, las operaciones y el presupuesto, y comparé tres configuraciones sobre 250 tareas públicas conocidas de ARC-1.
El resultado observado
Sin guía resolví 3/250; con 640 pesos, 5/250; con 500.000, 6/250. La memoria grande conservó los cinco aciertos de la pequeña. La diferencia entre ambas fue una tarea, 0,4 puntos porcentuales, no una transformación general de la capacidad del agente.
Qué son esos pesos
Son posiciones de una memoria asociativa dispersa, no 500.000 neuronas biológicas ni parámetros nuevos de un LLM. Después de aprender 60 programas, 3.085 pesos eran distintos de cero: el 0,617 % del banco. El vector ocupa 500.000 bytes; esa cifra no incluye todo el proceso.
Comprobé 750 replays guardados sin discrepancias conductuales. La CPU acumulada fue un 0,9 % mayor que con 640 pesos y un 3,6 % mayor que sin guía. La memoria no aceleró todos los casos.
Un control y una cautela
En un control sintético de clasificación, 640 pesos consiguieron 33/40 y los tamaños desde 4.096 alcanzaron 40/40. Allí no hizo falta el banco máximo. Para mí, el resultado útil es que la capacidad y el coste pueden medirse; no que más memoria siempre sea mejor ni que clasificar una transformación equivalga a resolver ARC.