--- schema: foundry-doc-v1 content_type: topic title: "El sustrato de trayectoria" slug: trajectory-substrate.es short_description: "El mecanismo de plataforma que convierte trabajo operativo — commits, sesiones, retroalimentación de operador — en tuplas de capacitación JSONL estructuradas, enrutándolas en un corpus de preentrenamiento continuado que mejora el modelo base OLMo a lo largo del tiempo." lang: es paired_with: trajectory-substrate.md category: substrate status: active bcsc_class: public-disclosure-safe last_edited: 2026-04-28 editor: pointsav-engineering cites: - ni-51-102 - osc-sn-51-721 - constitutional-ai-2212-08073 - federated-lora-2502-05087 - s-lora-2024 - lorax-predibase - olmo3-allenai --- Cada confirmación de código que realiza la plataforma, cada sesión que ejecuta un agente de trabajo, cada vez que un operador señala una sugerencia incorrecta — todas estas interacciones se convierten en señal de entrenamiento. El Sustrato de Trayectoria es el mecanismo que convierte el trabajo operacional ordinario en tuples de entrenamiento estructuradas, que se acumulan y mejoran el modelo base de forma continua — el motor del [[compounding-substrate|sustrato compuesto]]. ## Qué es El Sustrato de Trayectoria captura automáticamente las interacciones del sistema — ediciones de código, registros de sesión, correcciones del operador — y las almacena como registros JSONL con metadatos de procedencia completos. Estos registros alimentan corridas periódicas de preentrenamiento continuo sobre el modelo OLMo 3 `[olmo3-allenai]`, mejorando el substrato base sin interrumpir el trabajo en curso. Tres propiedades lo distinguen de un proceso genérico de ajuste fino: - **Captura automática**: no se requiere decisión del operador; el trabajo genera señal por el simple hecho de existir. - **Procedencia estructural**: cada registro incluye la versión de doctrina bajo la que fue producido, el inquilino al que pertenece, el rol de la sesión y su clase de redacción. - **Fronteras de corpus impuestas por infraestructura**: los datos del proveedor nunca se mezclan con los del cliente; los datos de un inquilino no cruzan hacia otro. La separación es a nivel de directorio y de pipeline, no de política. ## Los tres corpus El sustrato organiza los datos en tres corpus ortogonales, cada uno produciendo una familia de adaptadores distinta: **Corpus constitucional** — cláusulas doctrinales cruzadas con roles y alcances. Produce el adaptador constitucional; se retrae con cada versión menor de la Doctrina. Universal: se carga en cada despliegue de la plataforma. La base conceptual es la IA constitucional `[constitutional-ai-2212-08073]`. **Corpus de ingeniería (lado proveedor)** — trayectorias de sesiones de trabajo en repositorios del proveedor. Alcance: sólo PointSav. Produce el adaptador de ingeniería, que puede ofrecerse a los clientes como "personalidad del constructor de plataforma." **Corpus de tiempo de ejecución del inquilino (por cliente)** — datos que fluyen a través del Anillo 1 dentro de cada despliegue del cliente. Vive dentro del Totebox del [[totebox-archive|cliente]]; nunca en el espacio de trabajo del proveedor. Produce el [[adapter-composition|adaptador del inquilino]], que permanece en la infraestructura del cliente. Los adaptadores de los inquilinos no salen del despliegue del cliente a menos que éste opte explícitamente por el [[sovereign-ai-commons|mercado federado]] (función planificada; ver sección sobre perspectivas futuras). ## Mecanismo de captura Cinco scripts automatizan la captura: hooks de post-confirmación de Git, scripts de fin de sesión, y rutinas de retroalimentación del operador. Todos aplican disciplina de sanitización antes de escribir: claves privadas, datos personales y detalles de identificación del cliente se redactan en el script de captura, no en el consumidor posterior. La composición de adaptadores en tiempo de inferencia — a través del [[compounding-doorman|Portero]] — sigue el álgebra de composición: ``` pesos_compuestos = modelo_base ⊕ constitucional ⊕ ingeniería? ⊕ inquilino? ⊕ rol ⊕ cluster? ``` La infraestructura de servicio multi-LoRA (`[s-lora-2024]`, `[lorax-predibase]`) sirve miles de adaptadores concurrentes con intercambio en caliente por solicitud. ## Por qué los grandes proveedores de nube no pueden replicarlo Tres razones estructurales, cada una arraigada en incompatibilidad de modelo de negocio: **1. No pueden ofrecer fronteras de corpus por inquilino.** Los productos de IA gestionada agrupan señales de entrenamiento de todos los clientes. Esa agrupación es el fundamento de su escala. Aislar el corpus por inquilino disuelve la señal agregada que justifica su inversión. **2. No pueden dejar los pesos del adaptador en el hardware del cliente.** El modelo de negocio de un gran proveedor requiere que el cómputo — y por tanto los pesos — permanezcan en su infraestructura. Permitir que un inquilino produzca y retenga pesos de adaptador elimina el alquiler de cómputo que es su línea de ingresos. **3. No pueden ofrecer una auditoría firmada y re-derivable.** Cada adaptador de la plataforma es una función determinista de sus registros fuente. Un proveedor gestionado cuyo entrenamiento es opaco al cliente no puede ofrecer trazabilidad equivalente sin exponer la naturaleza agregada de su señal de entrenamiento. ## Perspectivas futuras Per `[ni-51-102]`, las siguientes afirmaciones describen desarrollo planificado e intencionado. Los resultados reales pueden diferir. El Sustrato de Trayectoria opera actualmente en Nivel 1 (captura de corpus de edición, activo desde v0.1.1). Los niveles siguientes son: - **Nivel 2 — Captura de trayectoria de sesión**: previsto para la ventana de lanzamiento v0.2.x. - **Nivel 3 — Prototipo de ajuste fino**: previsto para el objetivo v0.5.0; el servicio `router-trainer` produce el primer adaptador entrenado sobre el corpus acumulado. - **Nivel 4 — Mercado federado**: largo plazo; depende de la madurez operacional del Nivel 3 y del avance de la investigación en LoRA federado `[federated-lora-2502-05087]`. La cadencia de preentrenamiento trimestral es intencionada una vez que el Nivel 3 esté operativo. El mecanismo está en su lugar; la señal se está acumulando. ## Véase también - [El Sustrato de Composición](topic-compounding-substrate.es.md) - [El Sustrato de Aprendizaje](topic-apprenticeship-substrate.es.md) - [Restricciones en Tiempo de Decodificación](topic-decode-time-constraints.es.md)