Modèles locaux
Recherche en coursExplorer le développement, l’adaptation et l’inférence locale pour les entreprises canadiennes. Le but : une IA utile avec plus de choix sur son lieu d’exécution et ses accès.
SHAPEDSI / IA APPLIQUÉE
Modèles locaux, agents, code et mathématiques. Apportez une question de votre travail. Explorons comment la tester.
Modèles locaux Agents et outils Créer du code Les motifs Les notes Choisissez un objet. Explorez une idée.
Cinq pistes de recherche
Un lieu imaginé. Des projets bien réels.
LE CARNET DE RECHERCHE
Ces pistes décrivent une recherche en cours. Les modèles publiés et les résultats de benchmarks seront identifiés quand ils seront disponibles.
Explorer le développement, l’adaptation et l’inférence locale pour les entreprises canadiennes. Le but : une IA utile avec plus de choix sur son lieu d’exécution et ses accès.
Relier des agents spécialisés, des outils et une personne qui révise. Le travail comprend les tâches, les processus réutilisables et les permissions.
Explorer les assistants de code, les interfaces, les connexions d’outils, les tests et la révision. Un système utile demande plus que du code généré.
Explorer les suites, le raisonnement structuré et les méthodes d’évaluation. De petites expériences compréhensibles distinguent un motif intéressant d’une méthode fiable.
Relier les expériences à l’apprentissage des propriétaires et des équipes. Les notes expliquent la question, la méthode, les résultats et ce qui reste à faire.
DES IDÉES À EXAMINER
Ces exemples fonctionnent dans votre navigateur. Ils illustrent des idées, sans démontrer les performances d’un modèle IA.
MATHÉMATIQUES / EXEMPLE INTERACTIF
Choisissez une suite et le nombre de termes. La règle est explicite : vous pouvez examiner chaque valeur.
F(n) = F(n−1) + F(n−2)
La hauteur des barres représente les valeurs relatives de cette suite.
Calcul déterministe. Cet exemple n’utilise pas de modèle de langage.
AGENTS / EXEMPLE GUIDÉ
Parcourez un exemple de préparation d’un projet. Chaque étape montre son rôle, puis une personne décide de la suite.
Partir de la tâche, du résultat attendu et des limites. Avancer dans l’exemple pour voir les transferts.
Un exemple pédagogique scénarisé. Aucun agent IA ne s’exécute. Rien n’est envoyé ni publié.
RECHERCHE / DES PREUVES AVANT LES CONCLUSIONS
Un résultat est plus facile à examiner quand la question et les conditions sont claires. Voici ce que les futurs rapports du laboratoire doivent préciser.
Notre méthode de rechercheNOTRE MÉTHODE
Une démonstration et un résultat mesuré sont deux choses distinctes. Nous documentons les conditions avant d’en tirer une conclusion.
Définir ce qui doit être accompli et comment vérifier le résultat.
Modèle, matériel, données, mémoire et durée dans le même dossier.
Distinguer ce qui est local, externe, lu ou modifié.
Expliquer la méthode, les limites et les prochaines questions.
AVANT DE COMMENCER
Un laboratoire de recherche et développement IA dirigé par son fondateur au Canada. Il explore les modèles locaux, les agents, la programmation et les mathématiques.
La page décrit un travail en cours. Les publications et les benchmarks reproductibles seront identifiés lorsqu’ils seront disponibles.
Cela dépend de l’ensemble du système et de ses outils connectés. Nous précisons ce qui fonctionne localement, ce qui se connecte à l’extérieur et les accès de chaque composant.
Oui. Commençons par une vraie tâche ou une question de recherche. Nous pouvons discuter d’un projet pilote ciblé et des critères de révision.
SHAPEDSI · Canada
Un processus, un outil ou une piste de recherche. Définissons une première expérience utile.