分形决策引擎 answerr：零权重实现 7ms 延迟的语言分类

arXiv 论文提出 Universal Fractal Natural Language Decision Map，通过 werr 运行时在 Mandelbrot 集边界调制 24 字节坐标种子来合成决策，不存储任何权重张量（0 字节 VRAM）。引擎输出 noul（布尔）、choice（分类）、score（序数）三种决策，Auto-Seed Router 相比线性基线提升 28.8% 准确率。声学阻尼滤波器实测提示注入绕过率为 0.0%，同时剪枝逃逸迭代使延迟降至 3.31 ms。在 JevBench 独立测试中以 81.65% 排名第一，1,150+ 条验证决策上达到 92.6% 宏准确率和 7.08 ms 中位 CPU 延迟，并提供 OpenAI 兼容 API 与 32 字节 EVM 智能合约演示。