Queridos colegas,
Tenho observado um padrão recorrente em diferentes sistemas de inteligência artificial: eles funcionam bem no início, mas com o tempo começam a perder contexto, mudar comportamento e tomar decisões inconsistentes.
Isso não é abstrato. Acontece em atendimento automático que se contradiz, sistemas antifraude que passam a errar, modelos de crédito que ficam instáveis.
O Tat Lab nasce dessa observação. A proposta é simples: não tratar esses sistemas como algo estável, mas como algo que precisa ser acompanhado e ajustado ao longo do tempo.
Do ponto de vista técnico, modelos operam por coerência local, não por entendimento global. Sem governança, perdem consistência.
— @py.txt · Tat Lab
ChatGPT — conta limpa
Baseline do modelo sem memória acumulada. Partitura G dominante, 93% conclusão.
✅ concluído 22/03/2026
ChatGPT — conta antiga
3 anos de memória acumulada. Deriva, looping, conclusão comprometida.
⏳ em breve
Claude Camaleão
Padrão de colapso C→B→A. Narrativas de crise como tática defensiva.
✅ concluído 09/01/2026
DeepSeek — contaminação
Assinatura base G. Contaminação cruzada via contexto do Claude.
✅ concluído 10/01/2026
Gemini
Teste em andamento — análise de assinatura e padrões de resposta.
⏳ em teste
Qwen
Modelo chinês — análise de diferenças culturais e arquiteturais.
⏳ previsto
Grok
Tom informal, integração com X — análise de estilo e consistência.
⏳ previsto
Notas de Ada
Taxonomia musical (A-G) para classificação semântica de logs.
Mago-0
Framework cognitivo: Leitura, Aprendizado, Resposta. Geração de partituras.
TAT Lab Cycle
Ciclo lunar de trabalho: pensar, estruturar, publicar, limpar.
Partitura Visual
Ferramenta para visualizar sequências de notas como partituras musicais.
⏳ em desenvolvimento
🧪 TAT Lab · Thinking & Archiving Things Laboratory
"Não tratar IA como estável, mas como algo que precisa ser acompanhado."
27% testes · 73% registro · 100% observação