HSAQ — Hyper Sparse Adaptive Quantization

Cuantización y poda adaptativa por activaciones, presentada en el I Congreso IA-LATAM 2026 por Jesús Zárate (MethodWhite).

🎬 Charla en YouTube (caso de uso práctico con Noctua-C y Antigravity): https://www.youtube.com/watch?v=azJURypb3xo

📄 Whitepaper oficial del congreso: https://comunidadialatam.org/blog/materia-hsaq-ciberseguridad

¿Qué es HSAQ?

Un mecanismo de cuantización y poda adaptativa por activaciones que silencia la información que no le sirve al modelo para entrenarse. Inspirado en la poda sináptica del cerebro humano: no procesarlo todo, sino aprender qué cortar.

A diferencia de la cuantización fija (INT8/INT4/GPTQ/AWQ), las máscaras de HSAQ son aprendibles — el sistema aprende cuándo cortar y cuándo no.

No es cuantización de pesos. Opera sobre activaciones con umbral recalculado por lote (kthvalue).

Cómo funciona — tres pilares

1. Umbral dinámico por lote: se calcula la mediana/kthvalue de activaciones por batch y se silencian las inactivas.
2. Gradiente STE (Straight-Through Estimator): la actualización de pesos atraviesa la máscara en retropropagación → poda entrenable/autorregulada.
3. Optimización de VRAM: SGD Nesterov con máscaras adaptativas, 4 bytes/parám en vez de los 8 de AdamW.

flat   = |x|.view(B, -1)
k      = n × (1 - sparsity)
umbral = kthvalue(flat, k)        # umbral adaptativo por batch
mask   = |x| >= umbral
return x * mask

Resultados (prototipo M.A.T.E.R.I.A. v4, 1.33B)

Criterio	AdamW	HSAQ + SGD Nesterov	Beneficio
Memoria optimizador	8 bytes/parám	4 bytes/parám	50% menos
VRAM entrenamiento	24.8 GB	10.07 GB	−59.4%
Sparsity activaciones	0%	30% autorregulada	Menos cómputo
Convergencia JEPA	N/A	Loss 1.08 → 0.006	−99.3%

Archivos

Archivo	Propósito
HSAQ.md	Definición y mecanismo ordenados (qué es + cómo funciona + charla)
hsaq.py	Implementación de referencia (nn.Module, 64 líneas)
abliterate_hsaq.py	Abliteración selectiva con HSAQ (Qwen3.5-9B → GGUF)
measure_vram.py	Mide pico de VRAM (bf16 vs NF4 vs GGUF)
HSAQ_STANDARD.md	Especificación del estándar (v1.0)
HSAQ_DOCUMENTACION_DETALLADA.md	Documentación técnica para conferencia
HSAQ_FORMATO.md	Formato formal del método

Aplicación: abliteración selectiva

En vez de borrar el vector de refusal completo, HSAQ enmascara sus componentes ruidosos (kthvalue, top 70%) y ortogonaliza los pesos de la capa contra el vector enmascarado.

python abliterate_hsaq.py --layers 4 12 20 28 --sparsity 0.3 --device cpu

Modelo resultante: MethodWhite/Qwen3.5-9B-Abliterated-HSAQ

Ecosistema

• M.A.T.E.R.I.A. — motor multiagente toroidal (HUB + agentes sobre contexto compartido).
• HSAQ — cuantización/poda adaptativa (este repo).
• Noctua-C — framework de ingeniería inversa (80+ módulos) operado por IA.

Limitaciones

• Sparsity objetivo calibrado; plan de configurable/aprendida por capa.
• x * mask no ahorra FLOPs reales sin kernel CUDA sparse.
• kthvalue fuera de opset ONNX — plan: wrapper con topk.

Créditos

Jesús Antonio Zárate Hernández (MethodWhite, Chile) — Ingeniero en Ciberseguridad, creador de M.A.T.E.R.I.A. y HSAQ. M.A.T.E.R.I.A. Research © 2026.

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