# Harpya

> Pesquisa aberta sobre eficiência de LLMs: embeddings, tokens, pesos e busca vetorial. Só entram caminhos com equação, custo e teste refutável.

- Página: https://www.harpya.org/
- Autor: Carlos Frederico Domínguez
- Atualizado em: 2026-10-12
- Licença: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
- Como citar: Carlos Frederico Domínguez (2026). Harpya · Conhecimento transforma horizontes. Harpya. https://www.harpya.org/

Pesquisa aberta sobre eficiência de LLMs: embeddings, tokens, pesos e busca vetorial. Só entram caminhos com equação, custo e teste refutável.

O Harpya é mantido por Carlos Frederico Domínguez. Conteúdo sob CC BY 4.0, código sob MIT. Repositório: https://github.com/freddominugez/Harpia-Project

## Caminhos de pesquisa

- [Certificado inteiro com leitura progressiva em bits](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/certificado-inteiro/): Ler primeiro os 4 bits altos de cada linha int8, excluir com certeza quem não pode vencer e ler os 4 bits baixos só dos sobreviventes.
- [Escala diagonal da tabela](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/escala-diagonal/): Centralizar a tabela e reescalar cada coluna pela sua faixa. Foi o único ganho claro medido até aqui.
- [Raio probabilístico por concentração](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/raio-probabilistico/): Trocar a folga de raiz de d do limite determinístico por uma taxa de falha explícita.
- [Certificado único sobre bits e dimensões](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/certificado-bits-dimensoes/): Um só limite que soma o resíduo de bits e a cauda de dimensões, escolhendo por consulta o que ler.
- [Reticulados E8 e Leech para o vetor armazenado](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/reticulados-e8-leech/): Códigos de reticulado aninhado, hoje usados em pesos de LLM, aplicados ao vetor guardado no índice.
- [Bits por coluna segundo a sensibilidade](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/bits-por-coluna/): Dar mais bits às colunas que mais pesam no erro. A versão determinística ainda não foi publicada.
- [Controle como problema de Bellman](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/controle-bellman/): A hipótese central do programa escrita como problema de controle: diz o que otimizar e mede o teto do estado de contexto.
- [Cabeça de saída: métrica do softmax e logits incrementais](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/cabeca-de-saida/): Duas ideias para a camada que escolhe o próximo token, cada uma decidida por uma medida de posto efetivo.
- [Atalho linear entre camadas do encoder](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/atalho-entre-camadas/): Substituir as camadas finais do encoder por um mapa linear ajustado. Ataca o lugar onde está 99% da latência.
- [Pesos de fase {±1, ±i}](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/pesos-de-fase/): Pesos complexos de 2 bits contra pesos reais de 2 bits no mesmo orçamento. Único resultado forte da família complexa.
- [Valor em precisão alta e derivada em poucos bits](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/valor-e-derivada/): Cada item guarda um vetor e uma direção de variação. É a forma de primeira ordem do estado de controle.
- [Tensor-train na cabeça de saída](https://www.harpya.org/estudos/caminhos/tensor-train-na-cabeca/): Fatorar a tabela do vocabulário como produto de tensores pequenos e comparar com int4 em bytes iguais.

## Seções

- [Origens](https://www.harpya.org/origens/): linha do tempo das LLMs, de 1943 a 2026
- [Vídeos](https://www.harpya.org/videos/): 106 vídeos em 12 módulos
- [Equações](https://www.harpya.org/equacoes/): as 16 camadas de um LLM
- [Biblioteca](https://www.harpya.org/biblioteca/): 8 livros e 16 artigos
- [Fórum](https://www.harpya.org/forum/): discussões no GitHub Discussions