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O pensamento

A tese Madhava provou que é possível buscar com garantia matemática — mas precisava virar produto para os setores onde a completude é exigência legal, não diferencial. O Tracer Series aplica o mesmo bound de Cauchy-Schwarz e a mesma cadeia de evidência a quatro domínios regulados: governo (GOV), jurídico (JUS), saúde (MED) e financeiro (GAP). Cada produto compõe o motor winnex-madhava (pip) + o framework de auditoria tracer-gov da Winnex, adicionando apenas a camada de domínio. A v5 (2026-08-06) renomeia e reposiciona a série como família de produtos do Winnex AI stack e adiciona a seção de escopo honesto.

Por que importa

É a primeira família de produtos da stack Winnex, com especificação pré-patente publicada no Zenodo (v5, com leitura honesta dos limites: correção/auditabilidade, não velocidade sublinear; WORM tamper-evident; BSL 1.1 source-available). Os benchmarks usam corpus pequenos de propósito — transparência e fácil reprodutibilidade; o motor em si escala a 100M vetores (BIGANN-100M).

Metodologia

Motor winnex-madhava (C++20, pip) + framework tracer-gov (WORM, assinaturas, self-audit) + camada de domínio por setor; benchmarks reais no Kaggle com ground truth por scan exato

Resultados principais

Por que esta branch importa

Os repositórios Tracer-GOV/JUS/MED/GAP são privados (espinha dorsal de confiança da Winnex); a especificação pública vive no Zenodo (registro v5 21826594).

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