Valider chaque pièce
Petite échelle, la même discipline de preuve que le reste de MOUHN : mesurer avant d'annoncer.
Mouhn AV est l'architecture d'IA que nous développons avec un objectif clair : un modèle de langage qui ne perd pas ses connaissances en apprenant davantage — résolvant, à la racine, l'une des plus grandes limites des LLM actuels pour l'apprentissage continu en production réelle.
La vision à long terme est ambitieuse : faire passer cet entraînement à l'échelle de milliers de GPU H100, dans le but de construire un système capable d'un raisonnement scientifique authentique — pas seulement répondre à des questions, mais penser et investiguer comme un vrai scientifique.
Nous en sommes à la phase de validation à petite échelle, en testant et confirmant chaque pièce de l'architecture avant de passer à l'échelle — chaque résultat que nous publions ici a déjà été mesuré rigoureusement, pas projeté.
Petite échelle, la même discipline de preuve que le reste de MOUHN : mesurer avant d'annoncer.
Des milliers de GPU H100, la même architecture, sans remplacer ce qui est déjà validé.
Un système qui investigue, pas seulement qui répond — l'objectif final de Mouhn AV.
La première pièce déjà validée : DAS (Durable Anchor System), écart absolu zéro dans les connaissances antérieures, mesuré et reproduit à travers plusieurs domaines.
Voir DAS →La deuxième pièce : ACE (Adaptive Core Experts), zéro expert gaspillé pendant l'entraînement, mesuré à travers les échelles de modèle — intégré avec DAS.
Voir ACE →