01
Ipotesi.
Il sistema legge il tuo contesto e propone una direzione di lavoro: cosa testare, da quale angolo, contro cosa confrontare.
Inizia col tuo dominio
Hai un Dominio o un contesto? Creiamo un Lab dedicato.
Input
Contesto
Sample di dati
Intento (opzionale)
Primo ciclo
Output
Ipotesi
Attacco
Verdetto
Prossima azione
I Lab D-ND non sono previsioni di LLM, sono sistemi cognitivi che ricordano, eseguono cicli evolutivi, usano assiomi e logica D-ND, producono ipotesi sul tuo dominio, trovano problemi e li superano, restituiscono cosa cristallizza, imparano cosa cade e cosa serve nel ciclo successivo per migliorare.
Cosa ricevi dal primo ciclo
Il ciclo in quattro atti.
Quattro passaggi separati, ognuno con un suo output. Il risultato finale è una decisione operativa visibile: dove ha senso continuare, dove conviene fermarsi.
02
Attacco.
L'ipotesi viene messa alla prova da un polo separato che cerca dove non regge. Solo ciò che sopravvive all'attacco passa avanti.
03
Verdetto.
Il ciclo dichiara cosa regge, cosa cade, cosa va riprovato. Non spinge avanti tutto. Quando il segnale non c'è, lo dice.
04
Prossima azione.
Continuare, correggere la domanda, chiedere dati migliori, archiviare, o fermarsi. Una decisione operativa esplicita su cui agire.
Anche un no serve.
Se il dominio non ha dati, domanda o attrito sufficiente, il primo risultato è fermarsi prima di spendere. Meglio un no veloce che un ciclo senza terreno.
Lab manager · in arrivo
DOMUS — l'assistente che gestisce il tuo Lab.
Il Lab è autonomo. DOMUS è la voce con cui dialoga: dalla dashboard chiede di girare un ciclo, carica file, salva discussioni, propone affinamenti, collega nuove fonti dati. Un assistente consapevole sul tuo dominio che monitora e impara cycle dopo cycle.
Esegue.
Lancia cicli on-demand dalla UI, applica i refinement, riavvia su una nuova ipotesi quando lo chiedi.
Affina.
Aggiunge funzioni e fonti dati al tuo Lab. Adatta il seed, aggiorna gli observable, propone nuovi assiomi quando il dominio lo chiede.
Conosce il dominio.
Ricorda ogni discussione, ogni file caricato, ogni decisione presa. Il dominio diventa una memoria viva su cui DOMUS opera.
Risponde.
Spiega cosa è successo nell'ultimo ciclo, cosa serve nel prossimo, come leggere un finding. Linguaggio del dominio, non gergo del lab.
Il motore (LLM provider chain · memoria del campo · pipeline ciclo) è già attivo. La UI con upload file e discussioni salvate è in arrivo. Chi entra in Pro o Lab Custom ha accesso prioritario quando DOMUS viene rilasciato.
Per chi ha senso
Quattro tipi di ingresso che funzionano.
Non serve un sistema completo. Serve qualcosa che il ciclo possa mordere — un dato, un processo, un'osservazione, un'ipotesi.
Dati o archivio.
Hai una serie storica, un dataset, un archivio testuale, log operativi. Vuoi capire se nel materiale c'è una struttura da inseguire o solo rumore.
Processo da capire.
Hai un processo decisionale ricorrente — incident, scelte di prodotto, routing operativo. Vuoi che il ciclo proponga una regola candidata su come si comporta davvero.
Mercato o prodotto da osservare.
Stai osservando un mercato, una nicchia, una linea di prodotto. Cerchi se c'è un regime, un cambio, un confine che il ciclo riesce a isolare contro il null shuffle.
Ipotesi da testare.
Hai un'intuizione, una formula, un claim non ancora strutturato. Il ciclo lo riformula, lo attacca, e ti dice se sopravvive a falsificazione strutturale.
Il master lab
Unifichiamo la Fisica?
Il primo lab ha ricevuto il compito di unificare la fisica usando il modello D-ND. Gira da settimane e cycle dopo cycle accumula campo, scarta claim, promuove finding, dichiara stato, pubblica ricerche. Tutto leggibile in real-time, tutto verificabile.
Un campo cognitivo che impara dai report e dagli errori.
Il sistema costruisce un campo a tre livelli: candidati, fatti, assiomi del campo. Ogni livello con criteri di promozione espliciti. Ogni finding pubblicato dichiara il proprio stato. Ciò che cade entra nella memoria del filtro, non scompare.
- 2
- fatti consolidati (ACF_1K_LAW · POISSON_CONVERGENCE)
- 3
- candidati in pipeline (SPECTRAL_NICHE · ACF_AMPLITUDE_SCALING · EXP_ALPHA_STABILITY)
- 14
- finding pubblicati con stato dichiarato
- 1
- teorema algebrico (proibizione mod-3, 0 violazioni su 47.935 coppie)
- 5,76M
- gap fra primi processati (R²=0.998 in log-log)
Il passaggio è già iniziato.
Dal master physics il pattern del ciclo si sta spostando su altri domini. Non sono prodotti finiti — sono primi passaggi in maturazione.
Physics live
Master lab pubblico. Registro scoperte e applicazioni candidate visibili.
Finance in maturazioneRegime shift su mercati reali. Cicli pubblici con verdetti REDESIGN, NO_DELTA, pre-discovery.
Bio-rhythms bloccatoHRV e segnali biologici. Acquisizione reale in attesa: il ciclo dichiara stop quando il fallback è sintetico.
Ops-decisions primo cicloIncident e decisioni operative trasformati in regole candidate, con falsificazione esplicita.
Editorial primo cicloArchivio testuale e copy passati attraverso bicono e filtro non-dual.
Meta-lab interno
Generatore di seed e template per nuovi domini. Funzione interna, non pubblica.
Offerte
Quattro livelli di impegno.
Una regola semplice: parti piccolo, aumenta solo se il dominio risponde. Il primo ciclo serve a vedere se c'è terreno; Spark e Pro a capire se il campo cresce; Custom quando vuoi che il sistema resti acceso sul tuo dominio.
Free Cycle
Primo ciclo gratis
Orientamento
0€
- Mandi: contesto + sample (non sensibile) + ipotesi o domanda
- Ricevi: 1 ciclo reale sul tuo materiale
- Output: ipotesi · attacco · verdetto · prossima azione
- Tempo: 24-72h
Spark
Ciclo letto insieme
Decisione assistita
199€ una tantum
- Tutto del Free Cycle
- Report tecnico esteso (falsifier flags, bicono, gate strutturali)
- Advisory call 30 min: leggiamo il ciclo insieme
- Capisci se vale passare a Pro o Custom
Pro
5 cicli sul tuo dominio
Maturazione multi-ciclo
999€ una tantum
- 5 cicli iterativi che leggono cosa il precedente ha falsificato
- Vedi se il campo cresce o si raffredda
- REDESIGN auto-applicato fra cicli
- Advisory call 1h alla fine
- Report comparato: cosa cristallizza, cosa va in archivio
Lab Custom
Sistema nel tuo ambiente
Sistema proprio
da 4.999€ setup + 1 mese supporto
- Sistema installato sul tuo VPS o cloud (se la fit tecnica regge)
- Configurato sul tuo dominio: assiomi, observable, seed, pipeline
- Cicli continui sul tuo materiale, senza dipendenza dal nostro lab
- Onboarding tecnico + 1 mese di supporto
- Hai codice, dati, finding e registro
Prezzi indicativi, valutati caso per caso. Il primo ciclo è sempre gratis. Niente alpha promessa, niente diagnosi, niente soluzioni automatiche. Il seed del Lab è open-source: per chi vuole installare e configurare in autonomia, è sempre disponibile gratis. Le offerte sopra sono per chi preferisce essere accompagnato.
Domande
Cinque domande frequenti.
Che dati posso mandare nel primo ciclo?
Un sample non sensibile è sufficiente. Bastano formato, dimensione e periodo, oppure una descrizione strutturata. Non mandare dati privati nel primo messaggio: se servono, verranno richiesti dopo aver letto il contesto.
Il risultato del ciclo sarà pubblico?
No. Free, Spark e Pro girano sul lab condiviso, ma dati e report restano privati salvo accordo esplicito. Sul lab pubblico compaiono solo cicli su materiale autorizzato o sintetizzato.
Cosa succede se il ciclo dice NO_DELTA o pre-discovery?
È il risultato più frequente, ed è utile. Significa che il dominio non ha mostrato struttura sopra la baseline, oppure che serve un'altra angolazione. Ti riporto cosa è stato testato, perché è caduto, e cosa potrebbe valere la pena cambiare. Una decisione informata vale più di una scoperta forzata.
Devo installare qualcosa per il primo ciclo?
No. Free, Spark e Pro girano sul nostro lab. L'installazione sul tuo VPS o cloud è solo per Lab Custom, e ha senso quando il dominio ha già mostrato terreno e ti serve un sistema acceso in continuo.
Quando ha senso passare da Free a Spark/Pro?
Quando il primo ciclo restituisce CRYSTALLIZE o un PRE-DISCOVERY interessante con direzione di refinement chiara. Spark serve a leggere quel ciclo insieme; Pro a vedere se il campo cresce su 5 iterazioni. Se il primo ciclo è NO_DELTA, di solito conviene cambiare domanda prima di spendere oltre.
Inizia
Manda il dominio.
Bastano dominio, dato disponibile, decisione da prendere. Viene letto con attenzione. Se c'è terreno per un ciclo onesto, arriva una risposta con cosa il sistema proverebbe a falsificare. Se non è il momento giusto, viene detto subito.
Per chi vuole verificare il metodo
Sotto la traccia c'è un kernel formale: regola D-ND (f(x)=1+1/x, M=[[1,1],[1,0]], det=−1, punto fisso φ), 15 assiomi e 6 fatti, falsificazione strutturale come gate. Architettura del lab, codice e paper sono pubblici.