◂ Parte 1: Slot Attention · ubhyperbolic

Slots como regiones hiperbólicas

En la Parte 1 un slot era un punto. Aquí lo convertimos en una región en el espacio hiperbólico (modelo de Lorentz): un centro μ sobre el hiperboloide y una apertura σ — un cono/bola cuyo tamaño codifica la generalidad del concepto. La idea: que la jerarquía (escena → objeto → parte) emerja a lo largo del radio del disco.

Todo lo de abajo corre en tu navegador con la misma matemática que los experimentos (centroide de Lorentz en forma cerrada).

1 Por qué Lorentz, y no Poincaré

El paso de agregación de Slot Attention (la media ponderada de los values) se convierte, en una variedad, en un centroide. En la bola de Poincaré ese centroide es iterativo y satura en el borde (las features se acumulan ahí). En el modelo de Lorentz tiene forma cerrada y es estable:

μ = ( Σi wi xi ) / | ‖ Σi wi xiL |

Lo medimos: el error del centroide en float32 al empujar los puntos hacia el borde (ρ → 1). Lorentz se mantiene plano; la media tangente de Poincaré se dispara.

2 Region Slot Attention, en el disco de Poincaré

Cada punto es una característica (hoja de un árbol escena→objeto→parte). Cada es un slot con su región (el círculo = la apertura σ). En cada iteración: competición (softmax sobre slots) → centroide de Lorentz para μ → actualización de σ según el modo de apertura. Pulsa Auto y observa.

Modo de apertura σ

Dificultad de la jerarquía

Iteración 0 · pureza vs padre

Prueba esto: pon dificultad ambigua y compara fija vs por varianza con Auto. Con varianza verás una región glotona que se hincha y se traga la escena (la pureza se desploma) — el colapso que encontramos en los experimentos. Con escala fija aguanta mejor. En datos separables los tres modos van bien: la escala adaptativa solo estorba bajo ambigüedad.

3 Qué aprendimos (resultado honesto)

Proyecto HyperbolicSlot · Javier Ródenas · 2026. La matemática corre en tu navegador; figuras y números reproducen experiments/.