Frammento del veloce: la rete che non distrugge nucleo congelato, certificazione gf e richiamo associativo Sesta versione (V6): sonno, dimenticanza misurata, transfer standard e retrieval riparato

La presente V6 chiude i tre fili rimasti aperti dalla V5 con la Fase 16 e la Fase 16bis (N=16, T=0,05, seed 7, deterministico; modulo src/fase16.py, comandi python-m srcfase16 e fase16b): (i) sonno — distillazione offline di un gist (media degli Fx) senza toccaregli slot (hash + checksum identici): il gist alza la qualità sui mix (+0,04) ma è pooling sfocato, non ragionamento; (ii) dimenticanza misurata — eviction esplicita per età/Q/uso:copertura lineare, Q dei rimasti intatta (in salita potando i deboli); (iii) transfer standard— BWT/FWT medi ∼0 per tutti (la media-Q non vede il forgetting: negativo onesto); (iv)repair — gara tra prior in validazione fit→val: raddoppia al rumore forte ma dimezza sulpulito. La 16-bis ripara davvero: retrieval v2 a MSE pesata sulla varianza (blur provato escartato) con doppio criterio passato — exact-match intatto sul pulito, accuracy triplicata alrumore, guardia di qualità mai scesa; transfer v2 su fedeltà-al-certificato con BWT negativo per le condivise (−0,035/−0,058, protetta 0 esatto) e FWT zero-shot quasi pari. Suite:116 test (110 fast + 6 slow), copertura 84%. Modello computazionale astratto; nessunavalidazione biologica. This V6 iteration concludes the three open threads from V5—specifically Phase 16 and Phase 16-bis (N=16, T=0.05, seed 7, deterministic; module `src/fase16.py`, commands `python -m src fase16` and `fase16b`): (i) sleep — offline distillation of a "gist" (average of Fx values) without altering slots (identical hash + checksum); the gist improves mix quality (+0.04) but represents "blurred pooling" rather than reasoning; (ii) measured forgetting — explicit eviction based on age/Q/usage: linear coverage, Q-values of remaining items intact (pruning weak items during growth); (iii) standard transfer — average BWT/FWT ~0 across the board (mean-Q does not reflect the forgetting: a "genuine negative" result); (iv) repair — competition between priors during the fit→val transition: doubles performance under high noise but halves it on clean data. Phase 16-bis achieves genuine repair: v2 retrieval using variance-weighted MSE (blurring was tested and discarded) meeting dual criteria—exact-match intact on clean data, accuracy tripled under noise, and quality metrics never dropped; v2 transfer based on certificate fidelity, showing negative BWT for shared items (−0.035/−0.058; exactly 0 for protected items) and near-parity in zero-shot FWT. Suite: 116 tests (110 fast + 6 slow), 84% coverage. Abstract computational model; no biological validation. Local document.