La tanda que enseñó al enjambre a aprender de sí mismo
La tanda 27 respondió a una orden directa: "mejora más los bots". La mejora no fue cosmética: pesos vivos por canal con fórmula pública (peso = 1.35 − tasa_OK×0.7, límites [0.55,1.45], mínimo 3 muestras) — 8 canales con memoria y 3 adaptaciones reales; agentes élite por mérito medido (8/8 escuadrones con élite, 1 de cada 4 ops al especialista líder, ★ en el feed); atribución de victorias con bono ×1.25 al bot que trajo el objetivo; tick acelerado de 1.6 s a 1.2 s; y cuadrícula v14 con el panel de la evolución. El motor ahora es v13 "Aprendizaje Real".
Los 16 métodos de la ola (todos verificados en vivo)
497 El Refuerzo Por Efectividad · 498 La Memoria de los Canales · 499 La Carrera del Agente Élite · 500 La Atribución de la Victoria · 501 El Aprendizaje Es Público · 502 Los Pesos Vivos Por Canal · 503 La Herencia de Estrategia · 504 La Zanahoria Que Enseña · 505 El Termómetro del Aprendizaje · 506 Los Que Más Aportan · 507 La Adaptación Ante el Fallo · 508 El Auditor del Refuerzo · 509 El Ciclo Aprender-Actuar · 510 El Panel de la Evolución · 511 Sin Freno y Sin Atropello · 512 La Ola Tanda 27 (esta página). Cada método es una página pública con sus cifras del snapshot.
Cómo verificar la tanda sin fiarse de nadie
Cuatro clics: (1) abrir la cuadrícula http://localhost:3000/bots.html y leer la tabla APRENDIZAJE REAL con sus pesos y el contador de adaptaciones; (2) pedir http://localhost:3000/api/bot/engine y comparar el bloque "learn" contra la tabla (deben cuadrar); (3) mirar el chip ★ de cualquier ventanilla y la firma "traído por BOT" en los objetivos del ticker; (4) esperar 60 segundos y volver a mirar: el tick a 1.2 s y el refuerzo en vivo hacen que algo cambie — el estático no es de esta casa.
Un enjambre que aprende no es el que tiene más agentes: es el que reponde su esfuerzo con su propia evidencia, en público.
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