ITT Aplicado - Um Tokenizador Geométrico de Pré-Emergência: Recasting Language as a Structured Manifold

ITT Aplicado - Um Tokenizador Geométrico de Pré-Emergência: Recasting Language as a Structured Manifold Armstrong Knight (Sensei Intent Tensor) - intent-tensor-theory.com Propondo um tokenizador geométrico no qual a linguagem é codificada não como um fluxo linear de IDs de tokens opacos, mas como um manífold composicional de azulejos de código 2D estruturados. A hipótese motivadora é que se problemas de grade estilo ARC podem ser resolvidos como problemas de campo com limites, então a linguagem também pode admitir um tratamento pré-simbólico no qual unidades subpalavra são mapeadas em objetos geométricos graváveis e interpretadas através da dinâmica de campo, em vez de pura recursão sequencial de tokens. A arquitetura resultante é inspirada no QR, mas não baseada em QR padrão; utiliza segmentação de subpalavras, zonas de código estruturadas, regras de colocação que preservam a similaridade e operadores de campo adaptados de `Φ, ∇Φ, σ, ρq`. O objetivo não é substituir a aprendizagem, mas colocar a aprendizagem sobre um substrato mecanicamente limitado. Implementação em execução: intent-tensor-theory.com/applied-itt