Bien, aquí está la ronda 2 del prompt Super Big Brained Optimizer. Afortunadamente, esta publicación puede ser mucho más corta que la cita, porque todo el flujo de trabajo tras la pregunta inicial es idéntico al de la Ronda 1, simplemente reemplazando "1" por "2" en los nombres de los archivos. Aquí está el prompt: --- Primero lee TODOS los archivos md de AGENTS y README con mucha atención y entiende TODOS los dos. Luego usa tu modo agente de investigación de código para entender completamente el código, la arquitectura técnica y el propósito del proyecto. Luego, una vez que hayas hecho un trabajo extremadamente exhaustivo y meticuloso en todo eso y comprendido profundamente todo el sistema existente, lo que hace, su propósito, cómo se implementa y cómo todas las piezas se conectan entre sí, necesito que investigues, estudies y reflexiones de forma hiperintensiva sobre estas cuestiones en relación con este proyecto: ¿Hay otras ineficiencias graves en el sistema central? lugares en la base de código donde 1) los cambios realmente cambiarían la aguja en términos de latencia/respuesta general y rendimiento; 2) de modo que nuestros cambios serían demostrablemente isomorfos en términos de funcionalidad, de modo que sepamos con certeza que no cambiaría las salidas resultantes dadas las mismas entradas; 3) donde tienes una visión clara de un enfoque obviamente mejor en términos de algoritmos o estructuras de datos (ten en cuenta que para esto puedes incluir en tus contemplaciones estructuras de datos menos conocidas y algoritmos más esotéricos/sofisticados/matemáticos, así como formas de reformular el/los problema(s) para exponer otro paradigma, como la lista que se muestra a continuación (Nota: Antes de proponer cualquier optimización, establecer métricas de referencia (latencia p50/p95/p99, rendimiento, memoria pico) y capturar perfiles de CPU/asignación/E/S para identificar los puntos calientes reales): - optimización convexa (la reformulación da garantías óptimas globales) - optimización submodular (greedy da aproximación de factor constante) - generalización en semianillo (unifica el camino más corto, cierre transitivo, flujo de datos, análisis sintáctico) - reconocimiento de estructura matroide (codicioso es demostrablemente óptimo) - álgebra lineal sobre GF(2) (sistemas XOR, problemas de alternancia, corrección de errores) - reducción a 2-SAT (validez de configuración, grafos de implicación) - reducción al coste mínimo máximo de flujo (asignación, planificación, asignación de recursos) - reconocimiento bipartito de coincidencias (húngaro, Hopcroft-Karp) - DP como camino más corto en DAG implícito (permite DP en cola de prioridades, optimización al estilo Dijkstra) - truco de casco convexo / árboles Li Chao (O(n²) DP → O(n log n)) - DP de optimización / divide y vencerás de Knuth - Reducción de espacio de Hirschberg (cuando es aplicable más allá de la alineación) - FFT/NTT para convolución (multiplicación polinómica, correlación de secuencias) - Exponenciación matricial para recurrencias lineales - Transformada de Möbius / convolución de subconjuntos - estructuras de datos persistentes/inmutables (versionado, rollback, ejecución especulativa) - autómata sufijo / matriz de sufijos con LCP...