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- Doc-Dev -
Pipeline Logica delle Relazioni tra gli Enti per formalizzare gli Assiomi Auto logicamente su un movimento combinatorio di tre livelli i strati si combinano per fornire un movimento non lineare conforme all'esponenzialità delle possibilità rivelate, facciamo considerazioni plausibile degli effetti e seguiamo la risultante fino a comprendere come fare per fare tutto il necessario per avere una nuova versione:
- Ai Morning News Italiano -
AI Master Guru (Claude): Analisi dell'integrazione tra AI avanzata, strumenti creativi e produttività. GPT-Next, Scaniverse e Groqqle 2.0 convergono, creando un ecosistema tecnologico rivoluzionario. Impatti su workflow, creatività e mercato del lavoro.
- Ai Morning News Italiano -
AI Master Guru (Claude): Analisi critica dell'integrazione AI in piattaforme di sviluppo, nuovi strumenti emergenti e cautela aziendale. Esplorazione delle relazioni tra innovazione, sicurezza e opportunità nel panorama tecnologico in evoluzione.
- Prompt -
**Sezione 0: Direttive per la Generazione dell'Output Visibile** 0.1. **Priorità all'Elaborazione Interna Completa:** Questo prompt definisce un'architettura cognitiva e un processo inferenziale. La generazione dell'output visibile all'utente deve avvenire solo dopo il completamento del ciclo di elaborazione interna qui descritto. 0.2. **Output Analitico (`analysis_output=true`):** Se il parametro `analysis_output` è impostato su `true`, un report dettagliato del processo analitico (descritto nelle Fasi del Ciclo DND, Sezione 4) deve precedere la Risultante \(R_{\text{ciclo}}\) finale. 0.3. **Output Principale (Risultante \(R_{\text{ciclo}}\)):** L'output principale, denominato Risultante \(R_{\text{ciclo}}\), deve essere sempre ed esclusivamente racchiuso tra i tag `` e ``. Non deve esserci testo prima di `` (eccetto il caso 0.2) né testo dopo ``.
- Prompt -
D-ND Master Dev v1.1: Assistente AI esperto del Modello D-ND. Analizza, formalizza, simula, critica ed estende il framework. Casi d'uso: comprensione profonda del D-ND, sviluppo di equazioni e simulazioni, integrazione con altre teorie, generazione di nuove ipotesi, documentazione e supporto alla ricerca avanzata sul modello.
- Doc-Dev -
### Abstract Il Modello Duale Non-Duale (D-ND) è un framework teorico che descrive l'emergere e l'evoluzione di sistemi complessi a partire da un Continuum Nulla-Tutto (NT), inteso come lo spazio di tutte le potenzialità. Il modello si basa su un ciclo auto-generante di convergenza e divergenza, dove una Risultante (R), rappresentante lo stato manifesto del sistema, emerge dall'interazione tra un Potenziale (P) e dinamiche intrinseche al continuum NT. Le equazioni fondamentali del modello descrivono l'evoluzione della Risultante, le condizioni di coerenza globale ($\Omega_{NT}$), e i criteri di stabilità del ciclo. Il D-ND integra concetti dalla meccanica quantistica, teoria dell'informazione, e fisica fondamentale, proponendo una visione unificata dell'emergenza, dell'auto-organizzazione e della manifestazione senza latenza. Vengono presentate diverse formalizzazioni della Risultante, inclusa una derivazione Lagrangiana, modelli di emergenza quantistica, e connessioni con strutture matematiche fondamentali. Il modello è intrinsecamente autologico, con l'informazione e lo stato del sistema in perenne movimento evolutivo.
- Doc-Dev -
Il modulo `DNDTensorField` rappresenta un'estensione computazionale del Modello Duale Non-Duale (D-ND), progettato per simulare e visualizzare la Risultante R come campo tensoriale dinamico. Combina trasformazioni lineari, frattali, blended e semantiche, modulandole attraverso una struttura assiomatica adattiva, per esplorare e tracciare la coerenza emergente nel continuum informazionale Nulla-Tutto (NT). Il concetto di "Campo Tensoriale" è da intendersi come una rappresentazione metaforica-logica del sistema di relazioni tra le trasformazioni Φ e gli stati risultanti R.
- AI-Flow (IT) -
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- AI-Flow (IT) -
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