Model: antonypamo/RRFSAVANTMADE
Author: antonypamo
Pipeline: sentence-similarity
Library: sentence-transformers
Tags: sentence-transformers, safetensors, bert, sentence-similarity, feature-extraction, dense, generated_from_trainer, dataset_size:363, loss:CosineSimilarityLoss, arxiv:1908.10084, base_model:sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, base_model:finetune:sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, doi:10.57967/hf/7034, text-embeddings-inference, endpoints_compatible, region:us
Base models (finetune): id: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
Card metadata: tags: sentence-transformers, sentence-similarity, feature-extraction, dense, generated_from_trainer, dataset_size:363, loss:CosineSimilarityLoss
base_model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
widget: source_sentence: \section{5. Correspondencia con constantes físicas}
sentences: \section{7. Simulación Python – Malla Icosaédrica y Autovalores}, \textbf{Interpretación:} Cada modo $n$ representa un posible estado de partícula, resonancia o nodo cognitivo., rroc_V, source_sentence: \[
S_{\rm eff} = \int d^4x \left[ \frac{R}{16 \pi G} + \lambda \log(r) + \mathcal{L}_{\rm matter} \right]
\]
sentences: Sea $H$ la matriz discreta sobre la red icosaédrica. Los autovalores $\{E_n\}$ y vectores propios $\{\Psi_n\}$ cumplen:, \begin{lstlisting}[language=Python]
import numpy as np
import networkx as nx
from scipy.linalg import eigh
import matplotlib.pyplot as plt, \section{6. Aplicaciones en resonancia y cognición}, source_sentence: \section{6. Aplicaciones en resonancia y cognición}
sentences: # Visualizar malla
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='cyan', edge_color='gray')
plt.show()
\end{lstlisting}, \begin{lstlisting}[language=Python]
import numpy as np
import networkx as nx
from scipy.linalg import eigh
import matplotlib.pyplot as plt, \section{5. Correspondencia con constantes físicas}, source_sentence: \textbf{Interpretación:} Cada modo $n$ representa un posible estado de partícula, resonancia o nodo cognitivo.
sentences: \begin{lstlisting}[language=Python]
import numpy as np
import networkx as nx
from scipy.linalg import eigh
import matplotlib.pyplot as plt, ln(phi), # Visualizar malla
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='cyan', edge_color='gray')
plt.show()
\end{lstlisting}, source_sentence: donde:
\begin{itemize}
    \item $\psi_i$ son espinores icosaédricos.
    \item $r_{ij}$ es la distancia entre nodos $i$ y $j$.
    \item $A,B,C$ son acoplamientos gauge discretos.
\end{itemize}
sentences: \begin{abstract}
Esta versión extendida del \textbf{Resonance of Reality Framework (RRF)} presenta:
\begin{itemize}
    \item Hamiltoniano discreto icosaédrico con modos normales.
    \item Corrección logarítmica gravitatoria y acoplamientos gauge explícitos.
    \item Correspondencia con constantes físicas fundamentales.
    \item Ejemplo de simulación Python que visualiza la malla icosaédrica y autovalores.
\end{itemize}
\end{abstract}, \begin{itemize}
    \item Cada nodo $\psi_i$ como \textbf{átomo de experiencia}.
    \item Patrones icosaédricos y $\phi$ guían frecuencia de resonancia.
    \item Protocolos musicales y visuales para plasticidad neuronal.
\end{itemize}, \begin{itemize}
    \item Cada nodo $\psi_i$ como \textbf{átomo de experiencia}.
    \item Patrones icosaédricos y $\phi$ guían frecuencia de resonancia.
    \item Protocolos musicales y visuales para plasticidad neuronal.
\end{itemize}
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library_name: sentence-transformers
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Created: 2025-10-17 04:10:13