A Lacuna Inc. apresenta o Modelo de Espaço de Estado Desacoplado Invariante-Variante (IVD-SSM) como sua submissão à Tarefa 4 do SemEval-2026 sobre Similaridade de Histórias Narrativas e Aprendizado de Representação Narrativa. O modelo utiliza uma espinha dorsal híbrida de Modelo de Espaço de Estado, Jamba-1.5-Mini, para modelar cadeias causais estendidas sem os gargalos quadráticos dos Transformers padrão. Ele introduz uma cabeça de Alinhamento Estruturalmente Portado (SGA) que mapeia um esqueleto estrutural grosseiro via Macro-path para portar uma Micro-path de resolução completa, suprimindo ruído semântico e sobreposições superficiais de palavras-chave. Avaliado em julgamentos comparativos por pares (Trilha A) e aprendizado de representações densas (Trilha B), a abordagem demonstra que desacoplar invariantes estruturais de variantes léxicas fornece uma estrutura robusta para a compreensão profunda de narrativas.