El formato WCY reduce la sobrecarga de tokens en LLM entre un 50 y 71% e incorpora marcadores estructurales de "no lo sé".

WCY (Observar → Computar → Producir) es un formato orientado a líneas diseñado para reducir la sobrecarga de tokens en LLM y proporcionar marcadores estructurales para la incertidumbre en el razonamiento. Reemplaza los corchetes, comillas y comas del JSON con una sintaxis de un marcador por línea.

Puntos de referencia de reducción de tokens

De pruebas en 10-500 filas y tipos de intercambio MCP:

• Datos estructurados vs JSON: reducción de tokens del -50 al -54%
• Esquemas de llamadas a herramientas: reducción del -65 al -71%
• Intercambio completo del protocolo MCP: reducción del -61%
• Tokens de salida multiagente: reducción del -40%

No se necesita ajuste fino—tres ejemplos de pocas muestras son suficientes para que los modelos cambien de formato. La métrica parse_r pasa de 0.29 a 1.00 en tareas complejas con este enfoque.

El marcador ? para incertidumbre

WCY introduce una forma estructural para que los LLM marquen lo que no saben durante el razonamiento. El espacio ? (void-B) permite a los modelos indicar incertidumbre en línea:

: ?diagnosis hint=labs+imaging conf_range=0.4..0.8
    order CT_scan reason=from=3 . CT_result mass_in_RUL size=2.3cm : diagnosis=adenocarcinoma conf=0.82 from=3,5

Las pruebas mostraron:

• Cero muestras: los modelos usan marcadores ? el 0% del tiempo, incluso con la especificación en el prompt
• Con 3 ejemplos: 5.4 marcadores por traza, 67-97% resueltos
• 48 trazas de pipeline en 8 dominios: 95% de resolución, 100% de aprobación de puerta de calidad

El espacio from= rastrea qué observaciones respaldan qué conclusiones en línea, lo que ayuda a detectar cadenas de alucinación.

Recursos disponibles

• wcy_parser.py — Python puro, sin dependencias externas
• wcy_eval.py — puntuación de 3 ejes (Estructural / Significado / Procedencia)
• 60 trazas de razonamiento con ciclos void-B (licencia CC BY 4.0, para experimentos de ajuste fino)
• Script de pipeline para generar más trazas

Hasta ahora solo probado en Claude Sonnet. El autor tiene curiosidad por saber si el resultado de 0% → 5.4 marcadores se mantiene en Qwen, Llama y Mistral con los mismos ejemplos de pocas muestras.