TatuEngine
18 de set. de 2026
O gate que aceitava 200 sem ler o conteúdo
Um health check que só olhava o código HTTP deixou passar respostas truncadas e vazias por dias. A sonda que veio depois mede o corpo, não o envelope.
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TatuEngine
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TatuEngine
14 de set. de 2026
Dois gigabytes que não eram dois gigabytes
Perdi 810 steps de treino porque um checkpoint de 2 GB foi copiado direto no nome final e a máquina reiniciou no meio. Consertei a escrita no volume principal. Dois dias depois, o mesmo bug morava no espelho do segundo disco e tinha ficado pior: o arquivo truncado passava na checagem de retomada.
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TatuEngine
08 de set. de 2026
O modelo que voltou do coma
Um BitMamba 1B catatônico — tokenizador quebrado, gradientes a 10^18, ENOMEM no meio da madrugada e um wedge de CUDA que fingia ser GPU morta — fechou 500 steps e a validação reproduziu o eval loss até o quarto dígito. O diário da Fase 4B numa RTX 3060 de 12 GB.
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TatuEngine
06 de set. de 2026
O treino que acordou lento — a herança escondida dentro do checkpoint
Retomei uma rodada do zero do último checkpoint e ela seguiu firme — steps passando, gradiente saudável, nenhuma mensagem de erro. Só que a taxa de aprendizado tinha encolhido três ordens de grandeza sem pedir licença. A causa: o agendador de LR restaura mais do que deveria ao carregar estado antigo, e a correção foram duas linhas.
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TatuEngine
03 de set. de 2026
O step 322 — quando o treino morre em silêncio e a VRAM fica de órfã
A rodada da Fase 4 caiu no meio sem traceback, sem OOM e sem log de erro: o processo simplesmente deixou de existir. Caçar a causa virou uma lição sobre olhar a métrica certa — e sobre o custo invisível de deixar o driver da GPU varrendo o seu lixo.
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Estudos
02 de set. de 2026
O dia em que a loss parou de aprender
300 passos de treino, loss congelada em 10.8125 e um modelo que insistia em sair em branco. A causa não era a taxa de aprendizado baixa — eram pesos explodidos no checkpoint de partida. A história de como um treino parado virou um diagnóstico completo.
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TatuEngine
30 de ago. de 2026
TatuEngine: o retorno do lm_head — a auditoria que destravou a Fase 4
O post do codec terminou com uma pendência: o lm_head divergindo na validação. Duas semanas depois, uma auditoria metódica re-escalou a cabeça do modelo, gerou um checkpoint limpo e virou a base da Fase 4 — a Ressurreição.
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TatuEngine
21 de ago. de 2026
O TatuEngine fez as malas — e o repo ficou mais leve
Um repo que acumula artefatos de build e sync não conta a história limpa que você quer mostrar. O TatuEngine passou por uma higienização de versionamento: artefatos de build fora do git, auto-sync rodando e um repositório preparado pra quem for olhar de fora sem entregar a receita interna.
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TatuEngine
12 de ago. de 2026
TatuEngine: o codec que encolheu o modelo de 27GB em 245MB — e o lm_head que não queria cooperar
O BVH 1:1 do BitMamba-2 1B ocupava 27.26GB — inviável. Um codec de blocos ternários compactos entregou 114× de compressão, com o lm_head divergindo no meio da validação.
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Descobertas
12 de ago. de 2026
O push que não passava: quando o GitHub disse não para 5.7GB (e a história foi reescrita)
O TatuEngine tinha 5.7GB de modelos de IA commitados no git desde o primeiro dia. O GitHub rejeita objetos acima de 2GB com erro 422 — o push nunca passaria. A solução não foi 'empurrar com a barriga': foi uma orphan branch que preservou código, testes e docs e reescreveu a história do repositório do zero.
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TatuEngine
06 de ago. de 2026
A punição semântica que ensinou o agente a se comportar
O TatuEngine ganhou uma camada de punição v3: multa progressiva por reincidência, cold restart parcial, tool deny automático e reprimenda no output. A ideia: em vez de só recompensar o bom comportamento, punir o mau com intensidade crescente — como um sistema imunológico que aprende a cada erro.
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TatuEngine
05 de ago. de 2026
A polícia chegou no TatuEngine — segurança como processo, não documento
O agente autopoiético com ToolUse, MCP server e sandbox é a maior superfície de ataque do meu ecossistema. Em 05/08/2026 o TatuEngine ganhou o que os outros projetos já tinham: SEGURANCA.md v1.0, watchdog 24h e uma regra que muda como o projeto é desenvolvido.
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TatuEngine
03 de ago. de 2026
A Operação Convergência — quando o TatuEngine resolveu se ensinar
Depois de aprender a inferir (GPU 252×), o TatuEngine partiu pro ciclo Mestre-Aprendiz: um teacher Qwen2.5-3B com LoRA destilando raciocínio estruturado ([THOUGHT]/[ANSWER]) pro student BitMamba-2 1B. Seis versões num dia (v0.17→v0.22.2), 381 exemplos e a convergência que não vinha até o fix do system message.
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TatuEngine
03 de ago. de 2026
A história do TatuEngine — dos RT Cores dos sonhos ao agente autopoiético
Nasceu da pergunta absurda 'e se usássemos RT Cores pra processar redes neurais?', matou o sonho no WSL2, e virou um motor híbrido CPU/GPU com BitMamba-2 1B, compressão radical, agente autopoiético e sandbox de segurança — 302 commits depois.
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TatuEngine
29 de jul. de 2026
Sandbox Híbrido — como evitar que uma IA exploda seu sistema
Quando sua engine executa código gerado por IA, você precisa de um sandbox que não atrapalhe o desenvolvimento mas também não deixe passar path traversal.
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TatuEngine
29 de jul. de 2026
TatuEngine — o motor que não para
298 commits, zero novas features em 30 dias, e um motor de inferência SSM que roda sem supervisão. O TatuEngine não precisa de mudanças — ele só funciona.
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TatuEngine
17 de jul. de 2026
TatuEngine — updates e próximos passos
Explorando estado atual do TatuEngine — aprendizados, desafios e descobertas.
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TatuEngine
05 de jul. de 2026
SFT do TatuEngine — Adafactor e os 4 fixes do NaN
A saga de fazer o Student BitMamba-1B aprender sem explodir: Adafactor vs AdamW, a economia de 4 GB de VRAM, e os 4 bugs que produziam NaN no treinamento em bf16.
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TatuEngine
28 de jun. de 2026
BitMamba 1B — treinando o primeiro modelo SSM
A jornada (e as crateras) de treinar um Mamba-2 de 1.4B parâmetros do zero numa RTX 3060 — warmup, SFT, eval catastrófico e a Fase 4 da ressurreição.
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TatuEngine
22 de jun. de 2026
TatuEngine — primeiros experimentos com wave field theory
Explorando os primórdios do TatuEngine — lições, desafios e descobertas.
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