NovaVoid

Système d'IA de Nouvelle Génération

NovaVoid est une architecture hybride innovante qui combine plusieurs approches de pointe pour créer une IA surpassant les modèles actuels.

🎯 Philosophie Unique

• Transparence: L'IA peut dire "je ne sais pas"
• Confiance mesurable: Chaque réponse inclut un score de confiance
• Honnêteté épistémique: Reconnaît les limites et incertitudes
• Excellence technique: Vise la meilleure performance possible

🏗️ Architecture

NovaVoid fusionne 4 architectures avancées:

1. Mamba-2: Architecture à espace d'états structurés pour traitement séquentiel efficace
2. LSTM: Réseaux récurrents pour mémoire court terme
3. MoE (Mixture of Experts): Routage dynamique entre experts spécialisés
4. World Model: Simulation et prédiction de l'environnement

Caractéristiques Uniques

• ✅ Scoring de confiance intégré à tous les niveaux
• ✅ Routeur intelligent pour pondération dynamique des modèles
• ✅ Architecture modulaire permettant combinaisons flexibles
• ✅ Support multimodal (texte + vision)
• ✅ Honnêteté épistémique - peut dire "je ne sais pas"

📊 Spécifications

• Paramètres: ~112.6M
• Vocabulaire: 32,005 tokens
• Dimension: 256
• Contexte: 2048 tokens
• Langue: Français (principalement)

🚀 Utilisation

Installation

pip install torch transformers

Chargement du Modèle

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# Charger le modèle
model = AutoModel.from_pretrained("Sqersters/Void")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Sqersters/Void")

# Générer du texte
prompt = "Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Génération avec Score de Confiance

# Utiliser l'API native NovaVoid pour le scoring de confiance
from model import NovaVoidComplete

model = NovaVoidComplete.from_checkpoint("pytorch_model.bin")

generated, confidences, uncertain = model.generate_with_confidence(
    inputs['input_ids'],
    confidence_threshold=0.7
)

print(f"Confiance moyenne: {sum(confidences)/len(confidences):.1%}")

📈 Performance

Le modèle a été entraîné sur:

• Corpus Wikipedia français
• Données textuelles diverses
• Fine-tuning avec RLHF

Métriques:

• Perplexité: [À compléter après évaluation]
• ECE (calibration): [À compléter après évaluation]

🎓 Cas d'Usage

• Génération de texte avec confiance mesurable
• Chatbots honnêtes sur leurs limites
• Systèmes nécessitant transparence épistémique
• Recherche en IA responsable

⚠️ Limitations

• Entraîné principalement sur du français
• Peut refuser de répondre si confiance trop faible
• Architecture expérimentale en développement actif
• Nécessite GPU pour inférence rapide

📝 Citation

@misc{novavoid2025,
  title={NovaVoid: A Hybrid AI Architecture with Epistemic Honesty},
  author={[Votre Nom]},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/Sqersters/Void}
}

🤝 Contribution

Le projet est open-source. Contributions bienvenues!

Repository: https://github.com/votre-repo/novavoid

📞 Contact

[Vos informations de contact]

🙏 Remerciements

NovaVoid s'inspire de:

• Mamba-2 (Gu & Dao, 2024)
• World Models (Ha & Schmidhuber, 2018)
• RLHF (Ouyang et al., 2022)
• MoE (Shazeer et al., 2017)

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NovaVoid - Une IA qui sait dire "je ne sais pas" 🚀