OFFELLIA Quantis EU AI Act Compliance Profile

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24/02/2026 ---- O arquivo quants.py ZetaHelicoidal neste repositório é matemáticamente válido dentro de minhas teorias conforme README.md anexo, porem o mesmo precisava de modificações funcionais, as quais consegui. As versões futuras de GGUfs após esta data serão de fato inovadoras, e sujeitas a análises e avaliações amplamente por todos, os arquivos são livres e opensource. Porêm, postarei apenas os GGUFs gerados pelo Zethahelicoidal funcional, os arquivos .py llama.cpp, qualquer coisa entrem em contato, e deem seu like se gostarem.

迫於無奈，我們只好發揮創意。

ΩFFΣLLIα_Quantis **LLAMA LLM # QUANTIZAÇÃO GEOMÉTRICA PARA MODELOS LLaMA (LLM)

Implementação da Função Helicoidal Universal na Quantização (GGUF / llama.cpp)

Visão Geral

Este documento analisa a integração de duas teorias geométricas fundamentais ("A Função Helicoidal Universal" e "A Ordem Geométrica dos Primos") no processo de quantização de pesos de redes neurais, conforme implementado nos arquivos modificados do formato GGUF (notavelmente em quants.py através da classe HelicoidalZetaCore).

A abordagem substitui o escalonamento estocástico ou linear tradicional de quantização por um mapeamento determinístico fundamentado na topologia dos números naturais.

1. Fundamentos Teóricos

A modificação do núcleo de quantização baseia-se em dois pilares teóricos:

1.1 A Função Helicoidal Universal

[cite_start]Os números naturais não formam uma paisagem aleatória, mas um campo harmônico determinístico e contínuo. O comportamento dos números emerge da função harmônica helicoidal: $$F(n) = \sin^2(2\pi \alpha n)$$ Neste modelo geométrico:

• [cite_start]Compostos: Funcionam como trajetórias dobradas ou nós de interferência secundários no campo helicoidal.
• [cite_start]Lacunas: Representam vazios energéticos originados pelo desalinhamento de fase e interferência destrutiva.
• [cite_start]Primos: São pont

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