Distiller un seul modèle vers une seule cible, c'est dépassé. HERMYTHOS orchestre un comité de professeurs où chaque juge évalue une dimension différente — factualité, raisonnement, créativité — et pondère la loss par le désaccord inter-juges.
Apple a démontré que les LRM dégradent le RAG en sur-raisonnant. La solution ? Supprimer la génération. Chaque document est horodaté et signé dans une DAG Massa — la vérité émerge du consensus cryptographique, pas du raisonnement d'un LLM.
Et si votre pipeline d'entraînement ne jetait pas ses activations entre deux epochs ? Le moteur BMAM Dreams croise les couches distantes et injecte des connexions latérales — comme un cerveau qui rêve pour consolider sa mémoire.
Apple démontre que les LRM dégradent le RAG en sur-raisonnant. Hat Zero résout ça : le Data Hat prend la parole en premier, établit la ground truth, et les 6 chapeaux raisonnent sur des faits — pas sur des hallucinations.
HERMYTHOS V2.0Parlement CognitifData HatApple Paper
Chaque chapeau devient une base vectorielle dédiée avec son propre schéma SQL et embedding model. Le débat n'est plus une simulation LLM — c'est une jointure multi-index, sans hallucination possible.
Distiller le comportement de vérification de Claude dans un Qwable 3.6B. Un classifieur ternaire (VRAI/FAUX/INCERTAIN) qui cite ses sources et admet l'ignorance — le moteur parfait pour le Data Hat.
Un datasheet Tenstorrent de 2000 pages n'est pas un article de blog. Chaque type de document semi-conducteur mérite son propre chunking, son propre embedding model calibré, et son propre golden dataset. Le principe TRIZ #3 appliqué au RAG.
Fusion du CPR et du Judge-Loop : un routeur qui ne se contente pas de dispatcher. Chaque erreur de routage est évaluée par un modèle plus léger, et la grille de décision s'ajuste automatiquement — sans supervision humaine.
Faber Foundry + Memory-Graph = ontologie vivante du silicium. Acteurs, architectures, transactions, régulations — chaque événement de veille alimente un graphe interconnecté. Pour décider au lieu de parier.
Le Parlement Cognitif d'HERMYTHOS souffre d'un biais structurel : 6 chapeaux, un seul modèle. Le Data Hat injecte la ground truth — des bulletins de réalité sourcés — dans chaque round du débat.
Fusion du pattern Karpathy Autoresearch et du Parlement Cognitif : le White Hat cite Dettmers, le Black Hat cite Kumar. Chaque position est traçable jusqu'au papier source.
L'Agent Principal orchestre des processus. L'APE orchestre des athlètes : cycles entraînement/compétition/récupération, score de fatigue dans le Memory-Graph, nutrition contextuelle.
Le papier Apple avait raison sur le diagnostic mais tort sur le critère. Le nombre d'étapes est un symptôme, pas une cause. La classification systémique Cynefin comme nouvelle couche de routage pour les pipelines RAG.
93 milliards d'euros, 5 GW de datacenters, RISC-V validé par Qualcomm. Le stack IA 100% européen — du silicium au chatbot — pour l'ère Choose France et CADA niveau 4.
Quand un pipeline échoue, Faber ne se contente pas de logger une erreur. Il classifie la panne (Cynefin), applique DART, et apprend — 80% des pannes classifiées automatiquement après 6 mois.
Comment le Loop Agent Pattern d'Anthropic transforme des agents IA isolés en une véritable chaîne de montage autonome. De l'interview au self-grading, une architecture qui apprend de ses erreurs.
Sub-Quadratic Sparse Attention (SSA) : comment passer de O(n²) à O(n) sans perte de qualité. 64× moins de calcul, 56× plus rapide, et 12 millions de tokens de contexte.
85% des projets IA échouent parce qu'on commence par la techno au lieu de commencer par la data. La méthode Data-First pour des RAG qui tiennent en production.
Précision ≥ 90%, rappel ≥ 85%, latence < 5s. Pas un « RAG en 5 minutes » — un RAG dont la qualité est contractuelle, mesurée et embarquée sur clé USB. La fusion du Golden Dataset et de la distribution offline.
Il existe un chemin où votre modèle 27B tourne avec 5,4 Go de VRAM — et où aucun dollar ne part chez NVIDIA. Pipeline SSA+BitLinear natif RISC-V, du silicium européen au modèle souverain.
Le fleet tourne 24/7, l'IA apprend 24/7. Chaque incident résolu par un dispatcher devient une leçon pour le modèle. Distillation continue, fine-tuning incrémental, zéro cloud — l'expertise ne part plus jamais.