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156
Roadmap.md
156
Roadmap.md
@ -141,11 +141,11 @@ O TRM é:
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Ele usa:
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* telemetria v5
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* memória de eventos (Hippocampus)
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* sinais fisiológicos
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* micro-regras
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* micro-agentes internos
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* [x] telemetria v5
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* [x] memória de eventos (Hippocampus)
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* [x] sinais fisiológicos
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* [-] micro-regras
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* [x] micro-agentes internos
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para criar uma **mente mínima**, mas viva.
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@ -161,71 +161,71 @@ Três agentes simples, independentes, mas acoplados:
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Responsável por proteção e homeostase.
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* monitora delta, aceleração, temperatura e FS
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* ajustes preventivos
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* ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
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* reduz carga quando há risco
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* [-] monitora delta, aceleração, temperatura e FS
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* [-] ajustes preventivos
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* [x] ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
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* [-] reduz carga quando há risco
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##### **🧭 Explorador**
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Responsável por “pensamento” TRM.
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* gera micro previsões de tendência
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* avalia estabilidade
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* modifica tick cognitivo
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* inicia refinamento simbólico
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* [-] gera micro previsões de tendência
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* [-] avalia estabilidade
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* [-] modifica tick cognitivo
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* [ ] inicia refinamento simbólico
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##### **📜 Arqueólogo**
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Responsável por memória e histórico.
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* lê eventos telemétricos recentes
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* correlaciona com estados antigos
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* ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`)
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* influencia valência interna
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* [x] lê eventos telemétricos recentes
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* [-] correlaciona com estados antigos
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* [x] ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`)
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* [x] influencia valência interna
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#### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo
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Cada passo TRM consome energia.
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* mais telemetria = mais custo
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* previsões mais profundas = custo quadrático
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* estado “quente” aumenta custo
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* estado “frio” diminui custo
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* [x] cada passo TRM consome energia
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* [-] mais telemetria = mais custo
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* [ ] previsões mais profundas = custo quadrático
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* [-] estado “quente” aumenta custo
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* [-] estado “frio” diminui custo
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Quando a energia baixa demais →
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➡ TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.
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* [x] Quando a energia baixa demais → TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.
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#### 🔹 3. Valência Interna
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Uma métrica de “bem-estar”.
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* estabilidade aumenta
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* picos rápidos diminuem
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* recovery aumenta
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* FS warning diminui
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* jitter alto diminui
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* [x] estabilidade aumenta valência
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* [-] picos rápidos diminuem
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* [x] recovery aumenta
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* [x] FS warning diminui
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* [-] jitter alto diminui
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Valência influencia:
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* intensidade TRM
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* prioridades
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* ritmo cognitivo
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* [x] intensidade TRM
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* [-] prioridades
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* [-] ritmo cognitivo
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#### 🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores)
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Quatro ritmos independentes:
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* `think_rate`
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* `memory_sync_rate`
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* `telemetry_rate`
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* `selfcheck_rate`
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* [-] `think_rate`
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* [-] `memory_sync_rate`
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* [-] `telemetry_rate`
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* [-] `selfcheck_rate`
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Alguns podem oscilar lentamente ao longo do tempo (sinusóide leve), criando:
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* ciclos
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* fases
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* padrões internos
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* [-] ciclos
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* [-] fases
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* [-] padrões internos
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Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergência.
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@ -233,27 +233,27 @@ Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergênc
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##### Estados principais:
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* `stable`
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* `warm`
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* `hot`
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* `critical`
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* `recovery`
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* [x] `stable`
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* [x] `warm`
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* [x] `hot`
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* [x] `critical`
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* [x] `recovery`
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##### Atratores cognitivos (dinâmica de V1):
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* estável
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* quasi-estável
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* recuperativo
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* oscilatório
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* pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)
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* [-] estável
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* [-] quasi-estável
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* [-] recuperativo
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||||
* [-] oscilatório
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* [ ] pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)
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O estado atual do TRM influencia:
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* profundidade TRM
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* valência
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* custo cognitivo
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* ajustes no tick
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* markers enviados ao Hippocampus
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* [x] profundidade TRM
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* [x] valência
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* [-] custo cognitivo
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* [-] ajustes no tick
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* [x] markers enviados ao Hippocampus
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#### 🟦 **TRM v2 — (evolução planejada)**
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@ -263,40 +263,41 @@ O estado atual do TRM influencia:
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O TRM começa a preferir estados e caminhos:
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* preferir estabilidade
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* evitar stress
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* buscar eficiência
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* balancear energia
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* [ ] preferir estabilidade
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* [ ] evitar stress
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* [ ] buscar eficiência
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||||
* [ ] balancear energia
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##### 🔹 2. Mini-linguagem interna
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Representações simples como:
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```
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thought: "tendência alta"
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thought: "risco: subida rápida"
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thought: "estado bom, manter"
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```
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Exportados ao Hippocampus.
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* [ ] implementação da mini-linguagem interna
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##### 🔹 3. Ciclos de humor artificial
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Variações lentas baseadas em:
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* valência acumulada
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* jitter histórico
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* eventos repetitivos
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* [ ] valência acumulada
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* [ ] jitter histórico
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* [ ] eventos repetitivos
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Humores afetam decisões.
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* [ ] Humores afetam decisões.
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##### 🔹 4. Consciência temporal
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O TRM v2 reconhece:
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* “isto já aconteceu antes”
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* “há tendência de degradação”
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* “estou em recuperação”
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* [ ] “isto já aconteceu antes”
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* [ ] “há tendência de degradação”
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* [ ] “estou em recuperação”
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#### 🟦 **TRM v3 — (emergência real)**
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@ -306,11 +307,12 @@ O TRM v2 reconhece:
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Os três agentes votam dentro do TRM:
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```
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guardião: reduzir carga
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explorador: aprofundar pensamento
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arqueólogo: isto parece perigoso
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```
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* [ ] mecanismo de votação interna entre agentes
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O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles.
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@ -318,17 +320,17 @@ O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles.
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Surgem:
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* padrões preferidos
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* zonas de estabilidade próprias
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* respostas diferentes a mesmas entradas
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* [ ] padrões preferidos
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* [ ] zonas de estabilidade próprias
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* [ ] respostas diferentes a mesmas entradas
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##### 🔹 3. Flutuações caóticas controladas
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Pequenos desequilíbrios internos criam:
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* criatividade
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* exploração
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* variações de comportamento
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* [ ] criatividade
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* [ ] exploração
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* [ ] variações de comportamento
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#### 🟦 **TRM vX — (Holodeck + AGI simbólica)**
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@ -336,15 +338,15 @@ Pequenos desequilíbrios internos criam:
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##### 🔹 1. “Imaginação Simbólica”
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O TRM simula situações no Holodeck.
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* [ ] O TRM simula situações no Holodeck.
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##### 🔹 2. Raciocínio multitarefa
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Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente.
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* [ ] Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente.
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##### 🔹 3. Generalização interna
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A partir de telemetria, memória e simulação.
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* [ ] A partir de telemetria, memória e simulação.
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