KLM — Knowledge Layers Model
Contrato de registro y herramientas de validación de código abierto para la procedencia del conocimiento, los vínculos de evidencia y las trazas de evaluación en respuestas de modelos de lenguaje.
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Vista general
Una respuesta de un modelo de lenguaje plantea preguntas más allá de sus palabras: ¿por dónde entró el conocimiento? ¿Qué evidencia respalda cada afirmación? ¿Puede el sistema mostrar los procedimientos ejecutados y las evaluaciones realizadas?
KLM — Knowledge Layers Model ofrece un contrato de registro y herramientas abiertas para esas preguntas. Describe una salida junto con sus unidades de conocimiento, afirmaciones, evidencias, procedimientos y trazas de evaluación.
Tres dimensiones, seis capas
Las capas no son seis pasos consecutivos. Una unidad de conocimiento puede ocupar varias dimensiones a la vez.
- Origen: conocimiento paramétrico (L0) y conocimiento introducido (L1).
- Función: conocimiento declarativo (L2) y procedimientos de comportamiento (L3).
- Reflexión: evaluación metacognitiva (L4) y gobernanza (L5).
Una política puede entrar como conocimiento introducido y su evidencia conectarse con una afirmación específica. Cargar un procedimiento de revisión, activarlo y ejecutarlo son estados registrados diferentes.
Más que una bibliografía
Una lista de fuentes no establece qué fuente respalda qué afirmación. KLM asigna objetos identificables y relaciones tipadas al conocimiento, las evidencias, las afirmaciones y los procedimientos. Los fragmentos de una salida pueden vincularse a esos objetos.
Las señales declaran cuatro estados epistémicos: measured, heuristic, synthesized o unavailable. Una medición, una aproximación y una interpretación del modelo no se presentan como evidencias equivalentes. Una señal no disponible se representa con null y un motivo.
Herramientas abiertas
El repositorio incluye esquemas de registros y vectores epistémicos, validadores Python, herramientas de firma, un registro encadenado mediante hashes y vistas de divulgación para distintos lectores. La vía de verificación utiliza la biblioteca estándar de Python. Hay ejemplos válidos y ejemplos adversarios que deben rechazarse.
Los niveles KLM-0 a KLM-5 cubren declaración, trazabilidad, fundamentación, reflexión, atribución y verificabilidad independiente. Describen la estructura del registro y su infraestructura de evidencia: no califican la inteligencia del modelo ni certifican la verdad de una respuesta. Un registro bien descrito puede contener una afirmación explícitamente no respaldada o contradicha.
El proyecto se publica bajo licencia Apache-2.0.
Estado y límites
En la revisión examinada, la especificación es un borrador de trabajo v0.3 y el esquema de atestación es klm-attestation/0.2. Los registros anteriores 0.1 mantienen sus reglas originales. La especificación, el esquema y las herramientas tienen versiones distintas.
KLM es un candidato a estándar de referencia, no un estándar ratificado. Un próximo contraste importante son implementaciones independientes con mecanismos diferentes. La integridad criptográfica, la confianza en una fuente y la corrección factual siguen siendo cuestiones separadas.
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Fuentes y revisión
Este texto utiliza la revisión pública examinada el 9 de octubre de 2026. Los enlaces están fijados a esa revisión. Los ejemplos explicativos son interpretaciones editoriales; los hallazgos mantienen su ámbito original. El proyecto puede haber cambiado posteriormente.
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