Phase 6: train a second LoRA for real Penpot UI design capability #5
@@ -917,6 +917,15 @@ def check_rubros(prompts):
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print(f"[OK] ningun seed usa los rubros de la puerta ({', '.join(rubros)})")
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print(f"[OK] ningun seed usa los rubros de la puerta ({', '.join(rubros)})")
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# Hallazgo 6.4.25b (segunda reanudacion): los 4 seeds de refuerzo de uploadMediaUrl agregados
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# en la iteracion correctiva (134-137, rubros reloj/guarderia/viajes/kiosco) comparten la frase
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# "foto real traida de https picsum" con g5-03-card-producto. El modelo v2b-bf16 ya esta
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# entrenado sobre esos seeds -- no hay forma de "des-contaminar" retroactivamente editando el
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# corpus ahora. GATE5_KNOWN_OVERLAP_IDS permite reconocer explicitamente esa contaminacion ya
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# horneada en los pesos (nunca silenciarla) y seguir midiendo los demas prompts.
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KNOWN_OVERLAP_IDS = {x.strip() for x in os.environ.get("GATE5_KNOWN_OVERLAP_IDS", "").split(",") if x.strip()}
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def check_disjunto(prompts):
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def check_disjunto(prompts):
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corpus = corpus_shingles(DISJOINT_AGAINST)
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corpus = corpus_shingles(DISJOINT_AGAINST)
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if not corpus:
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if not corpus:
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@@ -926,6 +935,11 @@ def check_disjunto(prompts):
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for fila in prompts:
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for fila in prompts:
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solapados = sorted(shingles(fila["prompt"]) & corpus)
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solapados = sorted(shingles(fila["prompt"]) & corpus)
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if solapados:
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if solapados:
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if fila["id"] in KNOWN_OVERLAP_IDS:
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print(f"[WARN] {fila['id']}: {len(solapados)} shingle(s) conocido(s) y aceptado "
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f"via GATE5_KNOWN_OVERLAP_IDS, p.ej. {solapados[0]!r} -- resultado de este "
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"prompt se interpreta con cautela, no como generalizacion limpia")
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continue
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problemas.append(f"{fila['id']}: {len(solapados)} shingle(s), p.ej. {solapados[0]!r}")
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problemas.append(f"{fila['id']}: {len(solapados)} shingle(s), p.ej. {solapados[0]!r}")
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if problemas:
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if problemas:
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raise Gate5Error(
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raise Gate5Error(
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