TL;DR (60s)
MB-X.01 misura quanta coerenza resta quando osservi lo stesso contenuto attraverso rappresentazioni diverse (basi numeriche, trasformazioni, viste). Se la coerenza regge, il segnale è affidabile; se crolla è narrazione fragile.
- TruthΩ: instabilità residua tra viste. Più basso è meglio.
- Co⁺: coerenza normalizzata 0..1, derivata da TruthΩ.
- Score⁺: punteggio d’uso che combina Co⁺ con costi/benefici.
Perché serve
Nel mondo reale i dati si raccontano bene in una vista e male in un’altra. La verità operativa è ciò che rimane coerente attraversando molte viste. MB-X.01 fornisce un numero semplice per questo.
Esempi rapidi:
- Testo marketing: resiste a riscritture e compressioni? Co⁺ alto → messaggio robusto.
- Promessa gonfiata: crolla alle trasformazioni? Co⁺ basso → rischio di incoerenza.
- Dati tecnici: numeri stabili in più codifiche? Co⁺ alto → affidabilità.
Mini-demo (locale, senza rete)
Heuristica semplice ispirata a MB-X.01: calcola una TruthΩ su viste multiple e ricava Co⁺. Non sostituisce i tuoi moduli completi.
Come calcola questa demo
1) Costruisce 5 viste leggere del contenuto (bytes, token, tokens ordinati, lunghezze di hash in base 2 e 16).
2) Normalizza ciascuna vista in [0,1] tramite min-max sulle viste osservate.
3) Calcola la deviazione standard tra viste normalizzate = TruthΩ (instabilità residua).
4) Co⁺ = exp(− TruthΩ^β). β è il cursore di sensibilità.
5) Score⁺ qui coincide con Co⁺ (esempio), ma puoi integrare costi/benefici reali.