XENO-QDNA β
XENO-QDNA β
G-Family — correzione autocritica del residuo α
XENO-QDNA β non genera la sestina dallo storico reale: metabolizza l’errore di XENO-QDNA α trasformandolo in stringa residua B*.
Invece di osservare le estrazioni, osserva dove α ha sbagliato — e usa quel fallimento come fonte generativa.
L’obiettivo è produrre una sestina alternativa che fugge dal centro predittivo di α: non una correzione del sistema, ma un secondo punto di vista costruito sul DNA del suo errore. Dipende da xeno-qdna-alpha e deve girare dopo di esso.
Step 1 — Il residuo
B(t) = Eα XOR R XOR Pα
Per ogni concorso passato, β calcola la stringa residua combinando l’errore di α (Eα), l’estrazione reale (R) e la proposta di α (Pα) tramite XOR. Ogni B(t) è il “DNA del fallimento” di quel concorso.
Step 2 — La selezione meritocratica
34 residui recenti, bit per bit
Dagli ultimi 34 B(t) ogni bit viene valutato su tre criteri: frequenza di attivazione, stabilità delle transizioni e correction_score. Solo i bit con segnale non banale vengono trattenuti nella maschera B*.
Step 3 — La maschera B*
Distillazione del fallimento
B* è la sintesi meritocratica dei 34 residui: ogni posizione conserva solo i bit che hanno dimostrato coerenza nel segnalare l’errore di α. Bit troppo caotici o troppo silenziosi vengono esclusi.
Step 4 — Il collasso IFC
3 rotazioni, IFC massimo
β applica B* in tre rotazioni diverse e sceglie il collasso con IFC (Indice di Fuga dal Centro) massimo: la sestina che più si allontana dalla zona predittiva di α, decodificata in numeri 1-90 tramite riflessione.
Come ragiona
β riceve l’output di α come input: senza una proposta valida di α non può girare. Legge la sequenza storica degli errori — non le estrazioni — e costruisce una visione alternativa a partire da dove il modello fratello ha fallito.
La formula B(t) = Eα XOR R XOR Pα cattura simultaneamente l’errore assoluto (dove R differisce da Pα) e la struttura di quell’errore (XOR con Eα contestualizza il fallimento rispetto alla deviazione osservata). I 34 B(t) più recenti vengono aggregati bit per bit con tre pesi: frequenza grezza, coerenza delle transizioni e un correction_score che misura quante volte quel bit ha anticipato l’errore correttamente.
Tra le tre rotazioni di B*, β sceglie quella con IFC massimo: preferisce la sestina più distante dal centro di α piuttosto che la più “corretta” in senso assoluto. Il risultato è complementare ad α per costruzione, non per casualità.
Cosa non è e cosa non fa
β non corregge α e non lo sostituisce. Non ha accesso alle estrazioni reali durante la generazione: lavora esclusivamente sulla sequenza degli errori passati di α.
Non usa frequenze storiche, ritardi o pattern classici. Non si addestra. Ad ogni esecuzione rilegge gli ultimi 34 residui e ricomincia da zero. Il suo valore è nella diversità strutturale rispetto ad α: le due sestine G-Family nascono da sorgenti distinte e dovrebbero divergere sistematicamente.
Modello sperimentale — seconda istanza G-Family. Dipende da xeno-qdna-alpha (deve girare prima). Non garantisce vantaggio probabilistico reale. Backtest, metriche e analisi vanno letti come laboratorio aperto.
| Target | Proposta |
|---|---|
| Caricamento storico... | |
Metriche di efficacia dell'algoritmo su storico validato.
Concorsi analizzati
--
Media hit/sestina
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Hit rate >= 2
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Best streak
--
| Metriche | Valore | Nota |
|---|---|---|
| Caricamento metriche... | ||
Metriche di affidabilitÃ
Indicatori specifici del processo QDNA — calcolati sul backtest walk-forward. Riflettono la stabilità strutturale del generatore, non solo i risultati numerici.
Passaggio membrana
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% sestine superate
Decoherenza bloccata
--
% rifiutate dal check
Tunneling usato
--
% sestine con fix
Stabilità maschera
--
bit attivi medi / 42
I valori vengono popolati dal runner locale dopo l'esecuzione di run.py.
Analisi del collasso QDNA
Caricamento analisi...
Statistiche visuali generate dai dati reali dell'algoritmo.
Distribuzione hit per sestina
Frequenza numeri 1-90 nelle proposte
Andamento hit nel tempo (finestre 100)