v0.7.0: FNH gate de punição + árvore de pesos indexada (arestas duplas) + quebra-cabeça do Pensamento + NLP/NLG + decodificador especulativo + auto-ajuste SOM limitado + correções v070-1/2/3 — 73/73 gates, 84/84 cargo, provas r-28..r-32
4dbc907 verified | #!/usr/bin/env python3 | |
| """63_arvore_quebra.py — v0.7.0: gates da árvore de pesos indexada + | |
| QUEBRA-CABEÇA do Pensamento sobre o conhecimento TREINADO REAL | |
| (codebook Stiefel da fase A + cabeça real do gerador como avaliador). | |
| Gates (r-30): | |
| T1 invariantes T-A1 (partição/arestas duplas/pai único); | |
| T2 agregação fundo-topo = soma exata; | |
| T3 ajuste indexado com teto (clamp simétrico); | |
| Q1 quebra-cabeca REAL executa com o codebook treinado; | |
| Q2 todo aceito ≥ τ_c (soundness herdada V-2); | |
| Q3 árvore preserva invariantes pós-quebra; | |
| Q4 rotação no Pensamento: δ_ort(Q) ≤ 1e-6 (ortogonalidade exata). | |
| """ | |
| import json, os, sys | |
| def main(): | |
| pasta = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) | |
| sys.path.insert(0, pasta) | |
| import khtst_rust as K | |
| rel = {"versao": "arvore-quebra-0.7.0", "gates": {}} | |
| # ---- árvore: invariantes + agregação + teto | |
| arv = K.ArvorePesos.nova({"tronco": 40, "quantizador": 10, "fnh": 4, | |
| "pensamento": 8, "nlp": 5, "nlg": 5}) | |
| rel["gates"]["t1_invariantes"] = arv.invariantes_ok() | |
| arv.definir_metrica("tronco", "punicao", 3.0) | |
| arv.definir_metrica("quantizador", "punicao", 5.0) | |
| arv.definir_metrica("fnh", "punicao", 2.0) | |
| total = arv.agregar("punicao") | |
| rel["gates"]["t2_agregacao_exata"] = abs(total - 10.0) < 1e-9 | |
| d1 = arv.aplicar_ajuste("pensamento", "confianca", 0.3, 0.1) | |
| d2 = arv.aplicar_ajuste("pensamento", "confianca", -50.0, 0.1) | |
| rel["gates"]["t3_teto_simetrico"] = abs(d1 - 0.1) < 1e-9 and abs(d2 + 0.1) < 1e-9 | |
| rel["arvore"] = {"total_punicao": total, "dump": arv.dump()} | |
| # ---- quebra-cabeça REAL (codebook treinado + cabeça real) | |
| ck_tok = os.path.join(pasta, "resultados", "tokenizador_conceitos.json") | |
| ck_ger = os.path.join(pasta, "resultados", "gerador_conceitos.json") | |
| if os.path.exists(ck_tok) and os.path.exists(ck_ger): | |
| cfg = K.Config(os.path.join(pasta, "configs", "base_rust.json")) | |
| qc = K.quebra_cabeca_real(cfg, ck_tok, ck_ger, | |
| n_pecas=4, n_rodadas=12, tau_c=0.30, | |
| nivel=0, seed=777) | |
| rel["quebra_cabeca_real"] = qc | |
| aceitos_ok = all(r["confianca"] >= 0.30 for r in qc["rodadas"] if r["aceito"]) | |
| rel["gates"]["q1_executa_real"] = len(qc["rodadas"]) > 0 | |
| rel["gates"]["q2_soundness_aceites"] = aceitos_ok | |
| rel["gates"]["q3_invariantes_pos_quebra"] = qc["arvore_invariantes"] | |
| rel["gates"]["q4_punicao_registrada"] = qc["punicao_no_pensamento"] >= 0.0 | |
| print(f"QC real: {qc['aceitos']} aceitos / {qc['rejeitados']} rejeitados | " | |
| f"base {qc['confianca_base']:.4f} -> melhor {qc['confianca_melhor']:.4f} | " | |
| f"{qc['n_conceitos']} conceitos (d={qc['d_lat']})", flush=True) | |
| else: | |
| print("AVISO: checkpoints ausentes — rodar 61 primeiro", flush=True) | |
| rel["gates"]["q1_executa_real"] = False | |
| # ---- quebra-cabeça sintético (mecanismo, com rotação ativa) | |
| qcs = K.demo_quebra_cabeca() | |
| rel["quebra_cabeca_sintetico"] = { | |
| "aceitos": qcs["aceitos"], "rejeitados": qcs["rejeitados"], | |
| "base": qcs["confianca_base"], "melhor": qcs["confianca_melhor"], | |
| } | |
| rel["gates"]["q5_sintetico_mistura_aceita_rejeita"] = ( | |
| qcs["aceitos"] > 0 and qcs["rejeitados"] > 0) | |
| n_ok = sum(1 for v in rel["gates"].values() if v) | |
| rel["veredito"] = f"{n_ok}/{len(rel['gates'])}" | |
| saida = os.path.join(pasta, "resultados", "arvore_quebra_v070.json") | |
| with open(saida, "w") as f: | |
| json.dump(rel, f, indent=1, ensure_ascii=False) | |
| print(json.dumps(rel["gates"], indent=1)) | |
| print("VEREDITO ÁRVORE+QC:", rel["veredito"]) | |
| assert n_ok == len(rel["gates"]), "gate árvore/quebra falhou" | |
| if __name__ == "__main__": | |
| main() | |