Remove non-public benchmark references and correct tables

README.md

@@ -57,8 +57,8 @@ Abbiamo ricontrollato il codice pubblicato e le misure hardware su Apple M1 Max
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 | 1 | Avvio moduli Python (`modeling_geodesic.py`, `geodesic_stages*_model.py`, `modeling_transformer.py`) | Pronti all'uso | `SyntaxError` all'import perché `from __future__ import annotations` si trovava dopo l'intestazione di licenza | **Corretto** in questo aggiornamento (spostata la riga di import in cima al file; licenza invariata) |
 | 2 | Caricamento `model.safetensors` con Faccia di Veglia (`watchman.*`) | `load_state_dict(strict=True)` e rotazione finale non accoppiata | Falliva per 8 buffer deterministici `watchman.*` non inclusi nel file `.safetensors`, e `inject_geodesic_nonlinear_entanglement` non applicava la pre-rotazione ortogonale `q_0^T` abbinata a `q_lic` | **Corretto** in `modeling_geodesic.py` e `watchman_keystone_r08.py`; corretto anche l'URL di fallback verso `SentinelHub/R-08-v7.2a` (pesi disponibili nelle **GitHub Releases**) |
-| 3 | Memoria in inferenza (`float32`, Apple M1 Max) | Footprint RAM totale indicato come `~120–140 MB` (`~240 MB` Transformer) | **Memoria GPU MPS di picco**: `214,6 MB` (`Cristallo-50M`, `46,4M` param), `261,4 MB` (`Transformer`, `58,9M` param), `375,8 MB` (`R-08 3 sfere`, `57,1M` param). **RAM processo (RSS)** dopo caricamento `mmap=True`: `401–461 MB` | Aggiornato con le misure reali del benchmark A6 |
-| 4 | Velocità ed energia per token generato (decodifica continua 64→192 token su M1 Max `float32`) | Indicati `~140 tok/s` in generazione singola | **Velocità media misurata**: `19,2 ± 1,5 tok/s` (`R-08 3 sfere`), `44,7 ± 2,5 tok/s` (`Cristallo-50M`), `83,2 ± 1,1 tok/s` (`Transformer`). **Energia netta per token**: `331 ± 28 mJ/tok` (`Cristallo`), `342 ± 50 mJ/tok` (`Transformer`), `521 ± 85 mJ/tok` (`R-08 3 sfere`, potenza istantanea `+9,8 W`) | Aggiornato con i dati misurati in utilizzo reale (inferenza) |
+| 3 | Memoria in inferenza (`float32`, Apple M1 Max) | Footprint RAM totale indicato come `~120–140 MB` (`~240 MB` Transformer) | **Memoria GPU MPS di picco**: `261,4 MB` (`Transformer`, `58,9M` param), `375,8 MB` (`R-08 3 sfere`, `57,1M` param). **RAM processo (RSS)** dopo caricamento `mmap=True`: `401–461 MB` | Aggiornato con le misure reali del benchmark A6 |
+| 4 | Velocità ed energia per token generato (decodifica continua 64→192 token su M1 Max `float32`) | Indicati `~140 tok/s` in generazione singola | **Velocità media misurata**: `19,2 ± 1,5 tok/s` (`R-08 3 sfere`), `83,2 ± 1,1 tok/s` (`Transformer`). **Energia netta per token**: `342 ± 50 mJ/tok` (`Transformer`), `521 ± 85 mJ/tok` (`R-08 3 sfere`, potenza istantanea `+9,8 W`) | Aggiornato con i dati misurati in utilizzo reale (inferenza) |
 
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geodesic_stages_model.py

@@ -415,7 +415,7 @@ class HexPyramidCenter(nn.Module):
 
 
 class SharedEdgeVertexPyramid(nn.Module):
-    """v12: face_gain privato + lati (E) e vertici (V) condivisi + 1 centro MLP.
+    """v12: face_gain specifico per faccia + lati (E) e vertici (V) condivisi + 1 centro MLP.
 
     ``z`` modulato da ``1 + face + 0.5·mean(edge) + 0.5·mean(vertex)`` (edge/vert init 0).
     """