Lacuna Inc. представляет модель Invariant-Variant Disentangled State-Space Model (IVD-SSM) в качестве своей заявки на задачу 4 SemEval-2026 по сходству нарративных историй и обучению репрезентации нарративов. Модель использует гибридное ядро модели пространства состояний Jamba-1.5-Mini для моделирования протяженных причинно-следственных цепей без квадратичных узких мест стандартных трансформеров. Она вводит голову структурно-вентилируемого выравнивания (SGA), которая отображает грубую структурную основу через макропуть, чтобы вентилировать микропуть полного разрешения, подавляя семантический шум и поверхностное совпадение ключевых слов. Оцененная на попарных сравнительных суждениях (трек A) и обучении плотных репрезентаций (трек B), методика демонстрирует, что разделение структурных инвариантов от лексических вариантов обеспечивает надежную основу для глубокого понимания нарративов.