Whitepaper Rul (.rl) & Valutazione Empirica — Zenodo DOI 10.5281/zenodo.23722094
Whitepaper tecnico, analisi architetturale basata sui principi primi, metodologia di benchmark colonnare da 80 MB e verifica crittografica Prior Art SHA-256 per Rul (.rl).
Rul (.rl): Un Linguaggio di Programmazione Binario SSA-DAG a 128 Bit Portatore di Scheduling e Prove
I linguaggi di programmazione tradizionali (C, Go, Rust, Python) sono progettati intorno ai vincoli biologici umani: input da tastiera a bassa larghezza di banda (~40 bit/s) e lettura visiva del codice sorgente ASCII, che impongono un'enorme tassa di serializzazione, parsing, inferenza dei tipi e ottimizzazione LLVM sugli Agenti IA autonomi.
Rul (.rl) elimina il codice sorgente testuale come rappresentazione primaria, sostituendolo con un SSA-DAG topologico binario piatto mappato in memoria in cui ogni istruzione è un NodeFrame fisso a 128 bit (16 byte) che codifica Algoritmo + ScheduleHint + ProofIdx + AffineToken/ReadLease. Poiché l'Agente IA emette suggerimenti di scheduling espliciti e certificati di sicurezza insieme all'algoritmo, il compilatore Rul esegue zero inferenza dei tipi e zero ricerca: un verificatore lineare O(N) a passata singola garantisce matematicamente il 100% di assenza di aliasing della memoria, use-after-consume, buffer overflow e violazioni delle capacità della sandbox in ~5.78 ns/nodo, mentre il motore di esecuzione a 3 livelli e il compilatore diretto x86_64 ELF64 AOT fondono pipeline colonnari multi-stadio in cicli di registro a passata singola in ~6.4 µs.
Perché i Linguaggi Testuali Umani Sono un Collo di Bottiglia per gli Agenti IA
- • L'IA serializza l'intento tensoriale interno in migliaia di caratteri ASCII (pub fn, parentesi graffe, punti e virgola).
- • Il compilatore impiega secondi per analizzare il testo, costruire AST ed eseguire ricerche NP-hard per borrow-checker e allocazione dei registri.
- • Lo scheduling hardware (SIMD / cache tiling / threading) è aggrovigliato all'interno della sintassi imperativa dei cicli.
- • L'IA emette direttamente frame binari da 16 byte (0 ms di parsing, 0% di errori di sintassi).
- • Un singolo ciclo in avanti verifica l'ordine SSA, le versioni della memoria e i limiti in ~5.78 ns/istruzione.
- • Mutare 1 byte (Byte 2: schedule_hint) commuta l'esecuzione da SIMD su 1 core a MultiCore + ZoneMap.
Risultati Empirici dei Benchmark (80 MB / 10M f64)
| IMPLEMENTAZIONE | MODALITÀ | LATENZA | BANDA | VS C 8-ACC |
|---|---|---|---|---|
| [A] Imperativo AoS + Vec::collect() | 1 Core AoS + Allocazione sull'Heap | 70.66 ms | 1.13 GB/s | 0.10x |
| [B] Rust Idiomatico SoA (filter().map().sum()) | 1 Core Catena di Iteratori SoA | 19.12 ms | 4.18 GB/s | 0.38x |
| [C] C/Rust Scritto a Mano SoA a 8 Accumulatori | 1 Core Baseline Srotolata a 8 Vie | 7.32 ms | 10.92 GB/s | 1.00x (Baseline) |
| [D] Rul (.rl) Tier 2 SIMD Fuso (0x11) | 1 Core SIMD su Blocchi L1 (SimdStream) | 5.91 ms | 13.53 GB/s | 1.24x (1-Core vs 1-Core) |
| [E] Rul (.rl) Tier 2 MultiCore (0x12) | Tutti i Core (Mutazione di Scheduling di 1 Byte) | 3.19 ms | 25.04 GB/s | 2.29x (Schedule Byte) |
| [F] Rul (.rl) Tier 2 MultiCore + ZoneMap | Tutti i Core + Salto O(1) dei Blocchi Freddi | 1.55 ms | 51.53 GB/s | 4.72x (Peak Speedup) |
Cita Rul (.rl) nella Ricerca
@software{rul_2026_spec,
author = {Rul Core Architecture Team},
title = {{Rul (.rl): A 128-Bit Schedule- and Proof-Carrying Binary SSA-DAG Programming Language and Execution Engine for Autonomous AI Agents}},
month = oct,
year = 2026,
publisher = {Zenodo},
version = {0.4.0},
doi = {10.5281/zenodo.23722094},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.23722094}
}Prior Art & Verifica Crittografica
Impronte SHA-256 della specifica principale e dell'implementazione in Rust ancorate tramite OpenTimestamps in docs/prior_art/.
| PERCORSO ARTEFATTO | RUOLO | IMPRONTA SHA-256 |
|---|---|---|
| docs/rul_spec_v0.md | Specifica Ufficiale del Layout Binario .rl & del Verificatore O(N) | 9174ff81b429b19785646f25707034a36b4ba7b4a7964b7e04ddbc31fda9d9c6 |
| docs/WHITEPAPER_RUL_V0_1.md | Whitepaper Tecnico & Valutazione Empirica (Zenodo DOI) | 141ea3d9b348369b4e233746619fee443387e931c821fe2eb32b93f760571b98 |
| docs/new_language_for_AI.md | Analisi Architetturale basata sui Principi Primi per Agenti IA | 88043cda84b7289e9fe26f4bc3547a58b994a91b1df8774bbc206dc6dba5504d |
| src/bytecode.rs | RulHeader da 64B, ArenaDescriptor da 16B, ProofEntry & NodeFrame a 128 bit | 3a8c780cf4181c936b303943eafa3729eba9e519cd9d55569c28f1f630f26c03 |
| src/verifier.rs | Verificatore Statico Lineare O(N) a Passata Singola (~5.78 ns/nodo) | feaa5ae7e94b2bede64772d1ce595286bed35ac2afc9be9b571836813a4eb11b |
| src/engine.rs | Motore di Esecuzione a 3 Livelli, Fusore di Blocchi L1, ZoneMap & Tracciatore White-Box | 8037e2f718dc24d372a67111d9a6c5481ade4ff55a62d1b315b35c9ccf879bcf |
| src/aot.rs | Compilatore Linux x86_64 AVX2 ELF64 Senza LLVM (~6.4 µs) | fe8eddae822fae0df6ea751aaa7919fc81675a7c169d2aadb4c3b9e6f05f27ac |
| src/mcp.rs | Server Model Context Protocol JSON-RPC 2.0 stdio in Memoria | c58faa2f0ac626412a6c8ef00ae67dabc85b863f4c0ba73c3e16a0ff909a91c6 |