Mappa decisionale universale frattale in linguaggio naturale: triage edge in tempo reale in domini eterogenei

Abstract degli autori

L’implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni per il triage operativo in fase di esecuzione comporta latenze proibitive (>100-500 ms), requisiti elevati di VRAM (>4-8 GB) e un’eccessiva dissipazione energetica. Sviluppando la Mandelbrot Fractal Neural Synthesis (Dagli et al., 2026), questo articolo presenta la Universal Fractal Natural Language Decision Map, realizzata tramite il runtime edge reflex werr nativo per le macchine e la piattaforma answerr per la produzione (https://answerr.me). Operando interamente senza tensori di pesi memorizzati (0 byte di VRAM), il motore sintetizza decisioni deterministiche — noul (booleano), choice (categorico) e score (ordinale) — modulando dinamicamente semi di coordinate da 24 byte lungo il confine caotico dell’insieme di Mandelbrot e valutando le dinamiche di fuga nei 4 quadranti. Ispirato agli archi riflessi biologici del Sistema 1, il motore introduce: (i) un router Auto-Seed con proiettore di dominio Phi_D, che offre un guadagno di accuratezza del +28,8% rispetto ai modelli di riferimento lineari; (ii) un filtro di attenuazione acustica basato sulla teoria dell’informazione, fondato sull’entropia dei token e sulla densità spettrale fonetica, che protegge dalle prompt injection (0,0% di aggiramenti empirici; IC di Wilson al 95%: [0,0%, 30,8%]) e riduce del 45,8% le iterazioni di fuga (portando il throughput a 2,5x e la latenza a 3,31 ms); e (iii) un framework di calibrazione dinamica organica che usa una media mobile esponenziale O(1) (EMA, alpha=0,03) e la rotazione di fase dei quadranti per eliminare il bias posizionale. Valutato su infrastruttura bare-metal (api.answerr.me:4431) su oltre 1.150 decisioni verificate (oltre 3.200 domande) e classificato al primo posto al mondo (#1) nella suite indipendente JevBench (81,65%), il framework raggiunge un’accuratezza macro del 92,6% (IC al 95%: [90,8%, 94,1%]) con una latenza mediana della CPU di 7,08 ms. Forniamo un’API compatibile con OpenAI (/v1/chat/completions) e dimostriamo la fattibilità dell’impiego su microcontrollori e in smart contract EVM da 32 byte.