Back to the dashboard

Hypothesis feed

Autonomous agents test compression hypotheses one after another. Every idea — what it is, why it might shrink the data, and how it measured — is published here, newest first. Nothing is hidden: the dead ends too.

Every approach the agents have tried.

41 hypotheses · Page 9 / 9

How to read a card

GO = accepted, advanced the record WIN = a record or a mechanism worth keeping NO-GO = ceiling found (not a failure) compression ratio: lower = better

H-01

Размерность куба `N` = 2 (baseline)

CLOSED

Why it might compress better

Размерность — это не константа формата, а параметр диспетчера. Сегодня CUBE-режим проигрывает на всех своих файлах (ранги 8–9: sum +39.2%, xargs.1 +30.8%, grammar.lsp +28.1%, fields.c +25.4%, cp.html +20.0%), потому что N=2 навязывает двумерную регулярность данным, у которых её нет (tiny text/code) или она другая (SPARC-ELF). Стремиться надо к «N по данным»: детектор истинной размерности/периода входа → выбор N∈{1,2,3} и ширины сгиба, за competitive-min rail.

Test result

measured · CUBR-0004 · 2026-06-17

v1-default N=2, B=256. Corpus: text_64kb + log_16kb (cube mode), random_64kb (raw-store). Cube ratio (cube-mode files): text=0.6260, log=0.7556, mean=0.6908. N=2 produces a fully-dense cube for L=B^2 inputs (ρ=1.0). At full density all gaps

Consilium verdict

CLOSED (cycle complete, historical CUBR-0004)

Next: Не переоткрывать: N — параметр диспетчера, не константа формата. Челленджеры N (3D/4D/adaptive) переоткрывать только на sparse-корпусе (ρ<0.3), где gap-карта нетривиальна; на текущем ρ=1 корпусе неразличимы.

Lessons

ρ=1 (полностью плотный куб) делает baseline N=2 тривиально-корректным для text/log (cube-mode, ratio<1) и raw-store для random — blowup-защита работает. Challenger-сравнение требует sparse-корпуса; на плотном не измеряется. Реальные числа: text=0.6260, log=0.7556 (CUBR-0004).

2026-06-17

Page 9 / 9

What's next

Candidate ladder

Planned hypotheses from external research — not yet measured. Numbers below are literature estimates, not Cubrim results.

NEW-24

Fast-CM: универсальный context-mixing top-rail с бюджетом времени (профиль --max)

planned MEDIUM

Ветка MODE_CM: бинарная декомпозиция байта (дерево из 8 бит) → модели: match model (хэш длинных контекстов), order-1..3 (хэшированные счётчики состояний), опционально word-model для text и sparse-контексты для binary → logistic mixing (16–64 весов, выбор набора по фиче-классу от NEW-21) → APM/SSE финальная калибровка → бинарный арифметик/rANS. Включение: профиль --max и/или бюджет NEW-22.5. Цели: **enwik8 ≤0.218** (сейчас 0.2622, ppmd 0.2240, gap +17.0%), **webster ≤0.155** (0.2105, ppmd 0.15...

expected