🔺 Nos unimos 20 días tarde. Seis días después, estamos en el puesto #71. Ingresamos al Desafío de Reproducción de Agentes de ICML 2026 20 días después de su inicio, con menos de una semana para construir, probar, documentar, publicar y defender nuestro trabajo. Seis días después, AITrailblazer ocupa el puesto #71 de 350 participantes —aproximadamente el top 20%— con 44 puntos acumulados en 6 reproducciones de artículos evaluadas. Esa puntuación representa 22 afirmaciones de investigación verificadas o refutadas de forma independiente. Tres de nuestros cuadernos de laboratorio obtuvieron una calificación perfecta de 10/10. Uno obtuvo 8/10. Otro actualmente tiene 6/10. Nuestra auditoría parcial de evidencia liberada con Tool-Guard obtuvo cero puntos y nos enseñó una de las lecciones más importantes de todo el desafío. Existe una diferencia fundamental entre verificar los resultados liberados por el autor y reproducir esos resultados de forma independiente. No tuvimos 26 días para estudiar la tabla de clasificación, seleccionar afirmaciones fáciles, optimizar nuestro proceso y mejorar gradualmente nuestras presentaciones. Tuvimos seis días. En esos seis días, tuvimos que encontrar artículos adecuados, comprender sus afirmaciones centrales, localizar código y datos liberados, diseñar pruebas independientes, ejecutar experimentos, preservar evidencia, calcular hashes, documentar limitaciones, publicar espacios públicos en Trackio y esperar a un Juez independiente. Nos enfocamos en lo que la reproducción científica realmente debería significar: Evidencia pública e inspeccionable. Métodos ejecutables. Cálculos deterministas siempre que sea posible. Hashes exactos y procedencia verificable. Controles negativos diseñados para detectar acuerdos falsos. Separación clara entre evidencia independiente y artefactos liberados por el autor. Documentación honesta de lo que pudimos —y no pudimos— reproducir. Este logro importa porque la inteligencia artificial puede generar explicaciones convincentes extremadamente rápido. Pero el progreso científico no surge de explicaciones que simplemente suenen correctas. Surge de afirmaciones que sobreviven a pruebas independientes. También surge de resultados negativos documentados con el mismo cuidado que las confirmaciones exitosas. El desafío reconoce este principio al otorgar puntos iguales a afirmaciones verificadas y refutadas. Eso es importante. Un resultado riguroso que demuestre que una afirmación no se reproduce puede ser tan valioso para la ciencia como una confirmación exitosa. Evita la falsa confianza, revela supuestos ocultos y brinda a futuros investigadores una base más sólida. Nuestra situación actual también demuestra por qué importa la infraestructura de reproducibilidad. Nuestra actualización más reciente de Prediction-Powered Inference es pública, saludable y fue detectada correctamente por el Juez automático. Sin embargo, los tres intentos de evaluación fallaron porque el enrutador de inferencia de Hugging Face devolvió errores HTTP 504 del lado del servicio. Hemos solicitado una reprogramación administrativa sin modificar la evidencia, solicitar un veredicto manual ni presentar un resultado alternativo. Hasta que se recupere esta evaluación automática, la tabla de clasificación sigue reflejando nuestros 44 puntos actuales y nuestra posición #71. La clasificación final aún puede cambiar. Otros participantes continúan enviando trabajos. Nuestra actualización PPI podría volver a evaluarse. La tabla de clasificación sigue activa a medida que se acerca la fecha límite. Pero independientemente de la posición final, alcanzar el puesto #71 de 350 tras unirse 20 días tarde —y hacerlo en solo seis días— ya es un logro digno de reconocimiento. No simplemente generamos resúmenes de artículos de investigación. Construimos un registro público e inspeccionable que muestra qué resistió, qué falló, cómo lo probamos y dónde terminó la evidencia. Eso es lo que la reproducibilidad debería lucir. Tabla de clasificación en vivo: https://t.co/ALGcVy1Qng Nuestra reproducción más sólida de 10/10 —CoopEval—: https://t.co/FW8JxWV4b6 Nos unimos 20 días tarde. Tuvimos seis días. Llegamos al top 20%. La reproducibilidad vence al hype. La evidencia se acumula. #ICML2026 #AIResearch #Reproducibility #OpenScience