MoiAI V15.1.1 • Anti-EA
Transformer maison entraînable + tokenizer hybride + pré-entraînement + instruction tuning + RAG long contexte + évaluations
Foundation Engine
Quota local : ∞
0 modèle pré-entraîné externeTF.js = moteur math seulement
PWA hors lignePersonnalité réglable
1. Identité prioritaire 🪪
2. Studio de personnalité 🎭
Personnalité : Fun & vive. Elle modifie le style, pas les faits.
3. Cognition Engine 🧠⚡
14experts cognitifs locaux
6passes cognition + vérification
—Q/R augmentées
—faits graphe
BOOTCognition Engine + SparseCore 3B
—paramètres trainables réellement stockés
—ratio espace virtuel / stockage
—concepts sémantiques
—exemples juge neural
0feedbacks appris
Aucun modèle externe. V15.1 combine Cognition Engine, SparseCore 3B et un MicroTransformer maison entraînable.
Pipeline V15.1 : intention → outils sûrs → mémoire utilisateur → graphe de faits → recherche BM25 + trigrammes →
juge neural → critique → vérification → fusion → personnalité. Le mini-réseau neuronal maison reste un expert secondaire,
pas le chef.
4. Foundation Lab 🧱🧠
🧬 MicroTransformer maison
ArchitectureDecoder causal Pre-Norm
AttentionMulti-head masquée
NormalisationRMSNorm
FFNGELU + résiduel
Poids pré-entraînés externes0
🔤 MoiPiece tokenizer
Typemots fréquents + fallback UTF-8 bytes
Vocabulairenon construit
Couverture—
Foundation Lab prêt. TensorFlow.js sert uniquement de moteur de calcul, aucun modèle pré-entraîné n'est téléchargé.
5. Data Forge + vrai pré-entraînement 📚⚙️
0caractères corpus
0lignes utiles
0pas prétrain
0pas instruction
—loss train
—loss validation
Le corpus n'est pas un décor : V15.1 peut réellement faire du next-token training sur les textes importés. Sur mobile, garde les sessions courtes.
6. Long Context + RAG 🧠📚
Le budget 8k–32k est un contexte logique/RAG. Le MicroTransformer garde une fenêtre d'attention beaucoup plus petite sur mobile, puis reçoit seulement les passages les plus utiles.
7. Outils avancés 🛠️
💻 CodeLab local
Prêt.
👁️ Vision Lite
Analyse locale non sémantique : dimensions, luminosité, contraste, couleur moyenne et densité de contours.
8. Évaluations + matériel 🧪🖥️
—langue
—maths
—logique
—RAG
—anti-hallucination
—code
—Transformer
—couverture totale
L'estimation distingue mémoire des poids et ordre de grandeur d'entraînement. Un vrai modèle multi-milliards entraîné de zéro reste un travail de GPU, pas d'iPhone.
9. SparseCore 3B 🌌
3 000 000 000paramètres virtuels adressables
—paramètres actifs / token
0adaptateurs touchés
262 144adaptateurs trainables réellement stockés
⚠️ 3 milliards virtuels sparse, pas 3 milliards de poids stockés en RAM.
V12 adresse un espace de 3 000 000 000 paramètres procéduraux et n'en active qu'une petite partie par token.
Les corrections apprises passent par 262 144 adaptateurs partagés. Ça évite de demander plusieurs gigaoctets de mémoire au navigateur.
10. Réseau neuronal MoiAI 🧪
Cette boucle entraîne uniquement le réseau neuronal maison. Les experts mémoire, graphe et outils apprennent autrement et restent disponibles sans entraînement.
—loss
—tokens
—paramètres denses
—Q/R mémoire
—blocs savoir
—n-grams
0cycles boucle
Le réseau neuronal maison attend son initialisation.
11. Intello Guard 🧠🛡️
0réponses rejetées
0réponses sûres
—dernière confiance
STRICTmode anti-charabia
Les générateurs libres doivent maintenant passer les contrôles de langue, pertinence, cohérence et confiance avant d'avoir le droit de répondre.
Règle V15 : « je ne sais pas » vaut mieux qu'une phrase qui sonne savante mais ne veut rien dire.
12. Anti-EA 🚫🪪
0présentations bloquées
0calculs prioritaires
0messages sociaux routés
ONmode Esquive Artificielle interdite
Une question qui ne parle pas de l'identité de MoiAI ne peut plus déclencher son CV, son créateur ou sa présentation.
Priorité V15.1 : calcul → social → identité si demandée → mémoire/RAG → génération. Le RAG fournit du contexte, jamais un bloc Q/R brut.
13. Chat Anti-EA 💬
V15.1 fusionne Cognition Engine, RAG long contexte et un Transformer maison entraîné localement : conversation, identité, calcul, résumé, comparaison, mémoire, graphe de faits, recherche hybride, n-grams et réseau neuronal. Aucun modèle externe.
12. ImageForge 🎨
ImageForge prêt. Génération procédurale locale.
Important : V9 génère des illustrations procédurales à partir du prompt. Ce n’est pas un modèle de diffusion photoréaliste comme les gros générateurs d’images.
13. FileForge 📁
FileForge prêt. Tout est généré localement dans le navigateur.
Formats pris en charge : TXT, Markdown, JSON, HTML et CSV. Sur iPhone, le navigateur ouvre généralement la feuille de téléchargement/partage du fichier.
14. Apprentissage instantané 📚
15. Base de connaissances locale 📦
Laboratoire avancé V15.1
V15.1 combine le moteur cognitif historique avec un vrai MicroTransformer maison entraînable.