Sistema de Medição de Coerência Upstream (UCMS) – Fase 1 Piloto: Quantificação do Colapso do Modelo via Vida Média da Coerência em Ciclos de Dados Sintéticos

Modelos de IA generativa que treinam recursivamente em suas próprias saídas degradam estruturalmente antes que métricas downstream respondam. Este preprint introduz o Sistema de Medição de Coerência Upstream (UCMS) e seu KPI principal — a Vida Média da Coerência (τ½): o número de gerações de fine-tuning recursivo antes que uma pontuação estrutural de coerência C(g) caia pela metade. O framework operacionaliza o colapso do modelo como uma restrição de engenharia mensurável, e não um risco sistêmico vago. A Camada Padrão de Fidelidade da Coerência do UCMS (SCFL) examina a geometria da representação interna utilizando quatro proxies mapeados por operadores: preservação da geometria do manifold (ΔG), consistência relacional (φ), estabilidade da cauda/curvatura (κ) e carga acumulada de deriva (δ). Combinado com a Transformação Coerência–Entropia (T), o SCFL produz uma pontuação composta de coerência upstream C(g) que decai exponencialmente sob pressão de dados sintéticos, permitindo a estimativa precisa da vida média via τ½ = (ln 2) / λ. O protocolo Piloto da Fase 1 tem como alvo o Llama-3 8B em três regimes sintéticos (0%, 50%, 100%) por 5–6 gerações recursivas, registrando SCFL, T, C(g), entropia e perplexidade por geração. A principal afirmativa é estreita e testável: SCFL + T detectam o decaimento estrutural antes da perplexidade. Se T divergir antes que C(g) cruze 0,5 enquanto a perplexidade permanece estável — o instrumento está validado. Este preprint estabelece o framework de medição, definições de operadores, fórmula canônica do SCFL, pipeline computacional e protocolo pseudocódigo totalmente reproduzível. Resultados empíricos estão por vir. Colaboradores computacionais com acesso a GPU e experiência em fine-tuning HuggingFace são convidados a contatar o autor para co-publicação do artigo empírico complementar. Computação estimada: 20–40 horas em A100. Tempo estimado de implementação: uma a duas semanas.