Lacuna Inc. menyajikan Model Ruang-Keadaan Terpisah Invariant-Variant (IVD-SSM) sebagai submitannya untuk Tugas 4 SemEval-2026 tentang Kesamaan Cerita Naratif dan Pembelajaran Representasi Naratif. Model ini memanfaatkan backbone Model Ruang-Keadaan hibrida, Jamba-1.5-Mini, untuk memodelkan rantai kausal yang diperpanjang tanpa hambatan kuadratik dari Transformer standar. Model ini memperkenalkan kepala Penyetelan Bergerbang Struktural (SGA) yang memetakan kerangka kerja struktural kasar melalui Macro-path untuk menggerakkan Micro-path resolusi penuh, menekan derau semantik dan tumpang tindih kata kunci superfisial. Dievaluasi pada penilaian komparatif berpasangan (Track A) dan pembelajaran representasi padat (Track B), pendekatan ini menunjukkan bahwa memisahkan invarian struktural dari varian leksikal menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk pemahaman naratif yang mendalam.