How are the Delentia Labs algorithms organized?

The 41 proprietary algorithms are grouped into 9 capability tiers: Foundation (4), Analysis (5), Reasoning (5), Orchestration (4), Verification (5), Memory (4), Adaptation (5), Synthesis (5), and Autonomy (4). Each tier extends the one below it.

Analysearch is Delentia Labs' proprietary multi-depth analysis and synthesis engine. It operates in four modes — Quick (<200ms), Standard (2–5s), Deep (10–30s), and Mirror (15–45s) — each activating different algorithm tiers to match the required reasoning depth.

What is the difference between Quick, Standard, Deep, and Mirror modes in Analysearch?

Quick mode returns a direct cached or pattern-matched answer in under 200ms using Tier 1–2 algorithms. Standard adds multi-source evidence grading at 2–5s. Deep runs cross-domain synthesis for comprehensive research-grade output at 10–30s. Mirror adds a JITNA-based Socratic challenge and consensus merge at 15–45s for maximum accuracy.

What validates the 41-algorithm framework?

The algorithm framework is presented through multiple evidence lanes. Public SDK verification lane covers the open SDK and public release path, while ci-verified full suite covers the larger runtime footprint. No hallucination rate is claimed; an earlier figure was withdrawn because it could not be reproduced.

How does the algorithm tier system relate to the RCT 10-layer architecture?

The 9 algorithm tiers map directly into the RCT 10-layer cognitive architecture. Tier 1–2 algorithms operate in the foundation and perception layers, Tier 3–5 in the reasoning and verification layers, Tier 6–7 in the memory and adaptation layers, and Tier 8–9 in the synthesis and autonomy layers.

อัลกอริทึม

41 Algorithms & Analysearch

Q: What is the difference between Quick, Standard, Deep, and Mirror modes in Analysearch?

Quick mode returns a direct cached or pattern-matched answer in under 200ms using Tier 1–2 algorithms. Standard adds multi-source evidence grading at 2–5s. Deep runs cross-domain synthesis for comprehensive research-grade output at 10–30s. Mirror adds a JITNA-based Socratic challenge and consensus merge at 15–45s for maximum accuracy.

Q: What validates the 41-algorithm framework?

The algorithm framework is presented through multiple evidence lanes. Public SDK verification lane covers the open SDK and public release path, while ci-verified full suite covers the larger runtime footprint. No hallucination rate is claimed; an earlier figure was withdrawn because it could not be reproduced.

Q: How does the algorithm tier system relate to the RCT 10-layer architecture?

The 9 algorithm tiers map directly into the RCT 10-layer cognitive architecture. Tier 1–2 algorithms operate in the foundation and perception layers, Tier 3–5 in the reasoning and verification layers, Tier 6–7 in the memory and adaptation layers, and Tier 8–9 in the synthesis and autonomy layers.

41-algorithm framework พร้อม staged rollout ใน 9 tiers — แยก public SDK verification ออกจาก enterprise runtime validation และ benchmark scope

Algorithms

Capability Tiers

Analysearch Modes

not claimed

Benchmark Scope

Interactive System

Analysearch Intent Engine

ทดลอง Analysearch โดยตรง — เลือกโหมด Quick, Standard, Deep หรือ Mirror เพื่อดูลำดับการประมวลผลและผลลัพธ์จำลองแบบ step-by-step

4 โหมด

Analysearch

ความลึก

Adaptive

ผลลัพธ์

Traceable

Pixel Accent

41 algorithms, one intent surface

หน้านี้แสดงให้เห็นว่า capability แต่ละกลุ่มทำงานร่วมกันอย่างไร ตั้งแต่การตีความ intent ไปจนถึงการตัดสินใจแบบมี verification

สถาปัตยกรรม 9 ระดับ

RCT Ecosystem จัดอัลกอริทึม 41 ตัวเป็น 9 ระดับความสามารถ โดยหน้า public นี้จะใช้ public sdk verification lane สำหรับสิ่งที่ตรวจได้จาก open release path และใช้ ci-verified full suite เมื่อพูดถึง runtime footprint ที่กว้างกว่า

Live Interaction

ทดลอง Analysearch แบบโต้ตอบ

เติมคำถามหรือ เลือกตัวอย่าง query แล้วเปลี่ยนโหมดเพื่อดูว่า execution trace เปลี่ยนไปตามความลึกของ reasoning อย่างไร (ผลลัพธ์ที่แสดงเป็น simulation ไม่ใช่การเชื่อมต่อ backend จริง)

ลำดับการประมวลผล

Quick Mode

Intent-Centric Runtime

Parse Intent

Pattern Match

Cache Lookup

Direct Answer

Tier 1Foundation(Core primitives)4 alg.

Primitive พื้นฐานสำหรับ intent parsing, normalization, token discipline และ baseline routing

Intent ParserToken NormalizerSchema ValidatorBaseline Router

ระดับความซับซ้อนT1/9

Tier 2Analysis(Signal extraction)5 alg.

การดึง entity, การจัดชั้น context, semantic tagging และ pattern recognition สำหรับงานที่เข้ามา

Entity ExtractorContext ClassifierSemantic TaggerPattern RecognizerPriority Scorer

ระดับความซับซ้อนT2/9

Tier 3Reasoning(Decision paths)5 alg.

กลยุทธ์ reasoning แบบมีโครงสร้างเพื่อขยาย เปรียบเทียบ และตรวจสอบหลายแนวทางคำตอบ

Chain-of-Thought EngineCounterfactual ComparatorHypothesis GeneratorPath EvaluatorDelta Validatorดู: FDIA Equation →

ระดับความซับซ้อนT3/9

Tier 4Orchestration(Model routing)4 alg.

การประสาน model ตามงานเพื่อบาลานซ์ความเร็ว ต้นทุน และคุณภาพ

Task-to-Model RouterLoad BalancerPriority QueueSession Coordinatorดู: JITNA RFC-001 →

ระดับความซับซ้อนT4/9

Tier 5Verification(Trust controls)5 alg.

consensus, hallucination checks, evidence scoring และ quality gates สำหรับ production responses

Consensus AggregatorHallucination DetectorEvidence ScorerQuality GateAudit Loggerดู: SignedAI →

ระดับความซับซ้อนT5/9

Tier 6Memory(Persistent context)4 alg.

compression, semantic indexing, retrieval และ continuity logic ที่รักษาบริบทข้าม session

Delta Engine CompressorSemantic IndexerContext RetrieverTTL Manager

ระดับความซับซ้อนT6/9

Tier 7Adaptation(Feedback loops)5 alg.

behavior ที่ personalize output ปรับ execution และเรียนรู้จากการใช้งานจริงขององค์กร

Personalization EngineFeedback ProcessorProfile TunerBehavior CalibratorDomain Adapter

ระดับความซับซ้อนT7/9

Tier 8Synthesis(Cross-domain fusion)5 alg.

กลไกที่เชื่อมสัญญาณจากหลายโดเมนเพื่อสร้าง insight ที่ใช้งานได้มากขึ้น

Cross-Domain FusionInsight GeneratorMulti-Source MergerOutput AssemblerFormat Renderer

ระดับความซับซ้อนT8/9

Tier 9Autonomy(Planning systems)4 alg.

การวางแผนระยะยาว การจัดการ constraint และการทำงานอัตโนมัติแบบมี governance

Long-Horizon PlannerConstraint SolverGoal DecomposerExecution Monitor

ระดับความซับซ้อนT9/9

Analysearch

Hybrid Methodology ที่ผสานการวิเคราะห์เชิงลึกกับ Synthesis ระดับงานวิจัย ทำงานใน 4 โหมด

Quick

คำตอบทันทีสำหรับคำถามตรงไปตรงมา

Standard

การวิเคราะห์ที่สมดุลพร้อมการตรวจสอบจากหลายแหล่ง

Deep

Synthesis ข้ามโดเมนอย่างละเอียดและผลลัพธ์ระดับงานวิจัย

Mirror

การประเมินตัวเองแบบ Reflective เพื่อความแม่นยำสูงสุด

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง

🏗️สถาปัตยกรรม 10 ชั้นอัลกอริทึมอยู่ตรงไหนใน Cognitive Stack 📐สมการ FDIAรากฐานทางคณิตศาสตร์ของ Reasoning Tier 📊เกณฑ์มาตรฐานเมตริกประสิทธิภาพของ 41 อัลกอริทึม

สนใจ 41 Algorithms?

ขอ Demo อ่าน Docs