Crafter Research / Lima, Peru
Convertimos data publica, corpora legales y civicos, y evaluaciones de modelos en artefactos reproducibles, datasets, registros y tools de accountability.
Trabajamos en datasets source-backed, scorecards, registros, artefactos de evaluacion y tools pequenas atadas a preguntas de interes publico.
Fuentes civicas y gubernamentales desordenadas se vuelven datasets reusables, versionados e inspeccionables.
Material publico fragmentado se vuelve source trails, corpus cards e inputs de research.
El trabajo de eval separa correctitud, abstencion, alucinacion y calidad de evidencia.
Pregunta, fuentes, artefacto, review, documentacion, release.
Una pregunta de interes publico atada a una fuente, corpus o comportamiento de modelo.
Un rastro de URLs, fechas, limitaciones y notas de calidad de evidencia.
Un dataset, eval, registro, scorecard, CLI o tool de accountability.
Revisar reproducibilidad, calidad de fuente y limitaciones antes de endurecer claims.
Notas shareables que no requieren acceso al vault privado para entender el trabajo.
Promover, pausar o reformular el proyecto segun evidencia, no entusiasmo.
Los proyectos pueden moverse a distintos ritmos, pero el output debe seguir siendo inspeccionable y reusable.
Fuentes publicas mas faciles de citar, refrescar, verificar y reutilizar.
Source trails, hashes, logsLey, records y texto civico fragmentado convertidos en inputs reusables de research.
Corpus cards, coverage notesArtefactos de evaluacion que hacen mas inspeccionable el comportamiento de modelos y la calidad de evidencia.
Rubricas, runs, agreement checksTools enfocadas para inspeccionar sistemas publicos sin esconder el rastro de fuentes.
Registros, CLIs, dashboardsConstruimos un asistente hybrid-RAG sobre 21,000 normas peruanas. Después lo medimos, y la conclusión se movió tres veces a medida que la evaluación se volvía más rigurosa.
Este espacio queda abierto hasta que una nota tenga fuentes, metodo y output reutilizable.
Este espacio queda abierto hasta que una nota tenga fuentes, metodo y output reutilizable.
Cada claim serio debe apuntar a dataset, eval, source cards, registro, run o metodo publico.
El trabajo publico debe tener fuentes, limitaciones explicitas y reproducibilidad suficiente para inspeccionarlo.
El contexto de cada proyecto debe entenderse sin acceso a notas privadas de planning.