l'AGI là, la singularité, j'ai ptet trouvé une connerie
je vous met mon idée résumée simplement par l'IA, ça fonctionne en l'etat :
Le problème des LLMs actuels:
Un ChatGPT/Claude est "amnésique" - chaque conversation repart de zéro. Il ne croit rien, ne doute de rien, ne révise jamais ses opinions. C'est un perroquet très intelligent.
Ce que ce framework ajo:
Mémoire persistante structurée - Un graphe de connaissances (entités, relations) qui survit entre les sessions
Degrés de certitude - Chaque fait a un score de confiance (0-100%). Pas binaire vrai/faux comme une DB classique
Auto-révision - Quand une nouvelle info contredit une croyance, le système doit baisser sa confiance. Il apprend de ses erreurs
Doctrine - Des "valeurs" qui guident le raisonnement ("doute des sources officielles", "accuse si les preuves suffisent")
Pourquoi ça se rapproche de l'intelligence:
L'intelligence humaine c'est:
Accumuler des croyances
Les remettre en question face aux preuves
Agir malgré l'incertitude
Tracer pourquoi on croit quelque chose
Pourquoi ça scale: Le LLM ne voit jamais tout - on requête le graphe pour injecter uniquement les faits pertinents à la question, donc 10 000 ou 10 millions d'entités = même taille de contexte.
Un LLM seul = réflexe. LLM + ce framework = début de raisonnement persistant.
C'est pas l'AGI, mais c'est une brique: donner une "mémoire épistémique" à un modèle stateless.
je vous met mon idée résumée simplement par l'IA, ça fonctionne en l'etat :
Le problème des LLMs actuels:
Un ChatGPT/Claude est "amnésique" - chaque conversation repart de zéro. Il ne croit rien, ne doute de rien, ne révise jamais ses opinions. C'est un perroquet très intelligent.
Ce que ce framework ajo:
Mémoire persistante structurée - Un graphe de connaissances (entités, relations) qui survit entre les sessions
Degrés de certitude - Chaque fait a un score de confiance (0-100%). Pas binaire vrai/faux comme une DB classique
Auto-révision - Quand une nouvelle info contredit une croyance, le système doit baisser sa confiance. Il apprend de ses erreurs
Doctrine - Des "valeurs" qui guident le raisonnement ("doute des sources officielles", "accuse si les preuves suffisent")
Pourquoi ça se rapproche de l'intelligence:
L'intelligence humaine c'est:
Accumuler des croyances
Les remettre en question face aux preuves
Agir malgré l'incertitude
Tracer pourquoi on croit quelque chose
Pourquoi ça scale: Le LLM ne voit jamais tout - on requête le graphe pour injecter uniquement les faits pertinents à la question, donc 10 000 ou 10 millions d'entités = même taille de contexte.
Un LLM seul = réflexe. LLM + ce framework = début de raisonnement persistant.
C'est pas l'AGI, mais c'est une brique: donner une "mémoire épistémique" à un modèle stateless.
litteralement moi depuis une semaine
l'AGI là, la singularité, j'ai ptet trouvé une connerie
je vous met mon idée résumée simplement par l'IA, ça fonctionne en l'etat :
Le problème des LLMs actuels:
Un ChatGPT/Claude est "amnésique" - chaque conversation repart de zéro. Il ne croit rien, ne doute de rien, ne révise jamais ses opinions. C'est un perroquet très intelligent.
Ce que ce framework ajo:
Mémoire persistante structurée - Un graphe de connaissances (entités, relations) qui survit entre les sessions
Degrés de certitude - Chaque fait a un score de confiance (0-100%). Pas binaire vrai/faux comme une DB classique
Auto-révision - Quand une nouvelle info contredit une croyance, le système doit baisser sa confiance. Il apprend de ses erreurs
Doctrine - Des "valeurs" qui guident le raisonnement ("doute des sources officielles", "accuse si les preuves suffisent")
Pourquoi ça se rapproche de l'intelligence:
L'intelligence humaine c'est:
Accumuler des croyances
Les remettre en question face aux preuves
Agir malgré l'incertitude
Tracer pourquoi on croit quelque chose
Pourquoi ça scale: Le LLM ne voit jamais tout - on requête le graphe pour injecter uniquement les faits pertinents à la question, donc 10 000 ou 10 millions d'entités = même taille de contexte.
Un LLM seul = réflexe. LLM + ce framework = début de raisonnement persistant.
C'est pas l'AGI, mais c'est une brique: donner une "mémoire épistémique" à un modèle stateless.
je vous met mon idée résumée simplement par l'IA, ça fonctionne en l'etat :
Le problème des LLMs actuels:
Un ChatGPT/Claude est "amnésique" - chaque conversation repart de zéro. Il ne croit rien, ne doute de rien, ne révise jamais ses opinions. C'est un perroquet très intelligent.
Ce que ce framework ajo:
Mémoire persistante structurée - Un graphe de connaissances (entités, relations) qui survit entre les sessions
Degrés de certitude - Chaque fait a un score de confiance (0-100%). Pas binaire vrai/faux comme une DB classique
Auto-révision - Quand une nouvelle info contredit une croyance, le système doit baisser sa confiance. Il apprend de ses erreurs
Doctrine - Des "valeurs" qui guident le raisonnement ("doute des sources officielles", "accuse si les preuves suffisent")
Pourquoi ça se rapproche de l'intelligence:
L'intelligence humaine c'est:
Accumuler des croyances
Les remettre en question face aux preuves
Agir malgré l'incertitude
Tracer pourquoi on croit quelque chose
Pourquoi ça scale: Le LLM ne voit jamais tout - on requête le graphe pour injecter uniquement les faits pertinents à la question, donc 10 000 ou 10 millions d'entités = même taille de contexte.
Un LLM seul = réflexe. LLM + ce framework = début de raisonnement persistant.
C'est pas l'AGI, mais c'est une brique: donner une "mémoire épistémique" à un modèle stateless.
Ce n'est pas déjà le fonctionnement partiel de ChatGPT ?
Je crois qu'il s'adapte à toi.
Du coup, tu vas faire un agent en parallèle d'un chat ?
Style, tu poses une question, l'agent cherche à rajouter du contexte via la BDD et tu donnes le tout à un chat bot de base ?
Vance 2028
Je crois qu'il s'adapte à toi.
Du coup, tu vas faire un agent en parallèle d'un chat ?
Style, tu poses une question, l'agent cherche à rajouter du contexte via la BDD et tu donnes le tout à un chat bot de base ?
Tu n'es pas le premier visiblement
6 mois plus tôt est les 24 millions était pour toi
Tu n'es pas le premier visiblement
6 mois plus tôt est les 24 millions était pour toi
bientôt l'auteur va découvrir Neuro Sama
Maybe I just want to maybe...
Comment tu fais pour le degré de certitude ?
Tu demandes au même modèle ou plusieurs modèles ?
Vance 2028
Tu demandes au même modèle ou plusieurs modèles ?
pose une question => modèle => envoie des données formatée pour trouver les infos pouvant repondre à la question => script créer une requete sql => script envoie le resultat de la requete le sql au modèle => modèle formate la réponse => modèle envoie des données formatée de certitude et de lien => script genere le sql => append la bdd avec une requete et les données de lien et de confiance => petite portion de donnée avec un taux de confiance lacunaire et des liens entre les données
après tu repose une question, ou tu laisse le modèle se poser des questions lui même pour append le graphe
après tu repose une question, ou tu laisse le modèle se poser des questions lui même pour append le graphe
pose une question => modèle => envoie des données formatée pour trouver les infos pouvant repondre à la question => script créer une requete sql => script envoie le resultat de la requete le sql au modèle => modèle formate la réponse => modèle envoie des données formatée de certitude et de lien => script genere le sql => append la bdd avec une requete et les données de lien et de confiance => petite portion de donnée avec un taux de confiance lacunaire et des liens entre les données
après tu repose une question, ou tu laisse le modèle se poser des questions lui même pour append le graphe
après tu repose une question, ou tu laisse le modèle se poser des questions lui même pour append le graphe
Comme 
https://www.venho.ai/ quoi
OK
Bonne réinvention de la roue
Vance 2028
Bonne réinvention de la roue
OK
Bonne réinvention de la roue
Bonne réinvention de la roue
Tu as le lien ?
Et Venho utilise aussi un petit modèle vu qu'il est fait pour tourner sur un mini pc
https://www.jollamind2.com/
Vance 2028
Et Venho utilise aussi un petit modèle vu qu'il est fait pour tourner sur un mini pc
Tu as le lien ?
Et Venho utilise aussi un petit modèle vu qu'il est fait pour tourner sur un mini pc
https://www.jollamind2.com/
Et Venho utilise aussi un petit modèle vu qu'il est fait pour tourner sur un mini pc