Valider chaque pièce
Petite échelle, la même discipline de preuve que le reste de MOUHN : mesurer avant d'annoncer.
MH-AI est l'architecture d'IA que nous construisons vers un raisonnement scientifique authentique : un modèle qui garde ce qu'il sait déjà pendant qu'il apprend davantage, utilise toute sa capacité, fait tourner de la vraie recherche aujourd'hui et — la partie la plus difficile — sait quand il ne sait pas au lieu de deviner.
Une partie est mesurée et livrée. Une partie est la feuille de route d'aujourd'hui. On étiquette chacune honnêtement au lieu de brouiller la ligne — la même discipline que chaque page de preuve de ce site.
Apprentissage continu à écart absolu zéro dans les connaissances antérieures — mesuré et reproduit à travers plusieurs domaines.
Adaptive Core Experts — zéro expert gaspillé pendant l'entraînement, mesuré à travers les échelles de modèle, intégré avec DAS.
Le moteur de découverte de lois (mouhn_agentics) — pas une démo, un vrai outil de recherche qui redécouvre des lois publiées et trouve de la vraie physique dans de vraies données.
Pas une affirmation séparée — la même preuve que Discovery, lue pour ce qu'elle signifie : le moteur s'abstient au lieu de confabuler (8 des 9 cellules N faible/bruit fort restent silencieuses, une loi de supraconducteur correctement refusée à R² held-out=0,58, zéro ajustement forcé sur 11 vrais jeux de données boîte noire). La confiance suit la preuve, jamais le ton de la réponse.
La prochaine pièce en cours de validation : un modèle qui reconnaît ce qu'il ne sait pas et, au lieu de deviner, comble l'écart lui-même — puis reprend, sans rien oublier de ce qu'il savait déjà. Pas encore mesuré à l'échelle ; on ne publie pas de chiffre avant de l'avoir prouvé comme on a prouvé DAS et ACE.
Mémoire durable au niveau des poids — recherche précoce sur le substrat derrière « ne jamais oublier ». Pas encore public.
L'objectif à long terme est ambitieux : faire passer cette architecture à l'échelle de milliers de GPU H100, visant un système capable d'investiguer comme un vrai scientifique — pas seulement répondre à des questions.
Nous en sommes à la phase de validation à petite échelle — chaque pièce prouvée seule avant d'être combinée, chaque résultat publié ici déjà mesuré, 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 MH-AI.
Écart absolu zéro dans les connaissances antérieures, mesuré et reproduit à travers plusieurs domaines.
Voir DAS →Zéro expert gaspillé pendant l'entraînement, mesuré à travers les échelles de modèle — intégré avec DAS.
Voir ACE →Le moteur de recherche, et la même preuve derrière l'affirmation de réduction des hallucinations ci-dessus.
Voir Discovery →