💠 Gheya-aricayr | Documentation Technique

Gheya-aricayr est le dernier né de la lignée de recherche Aricate v4. Ce Small Language Model (SLM) fusionne l'onirisme conceptuel de la série Gheya avec la rigueur structurelle d'un moteur de prédiction "Full-Word".

🧠 Architecture : Aricate v4 (Word-Centric)

Contrairement aux modèles conventionnels, Gheya-aricayr ignore les tokens fragmentés.

• Targeting : Prédiction directe au mot (Whole Word Prediction).
• Syntaxe : Forgée "From Scratch" pour éviter les biais de lissage des modèles massifs.
• Objectif : Maintenir une densité sémantique pure, sans déperdition liée au découpage granulaire.

📜 Spécifications du Modèle

• Série : Gheya (Concepts abstraits & Synthèse narrative).
• Moteur : Aricate v4.
• Entraînement : Dataset propriétaire ultra-spécialisé (écriture intégrale de la main de Finisha).
• Volume : Optimisé pour l'efficience (Small Language Model).
• Philosophie : Zéro-polissage. La structure prime sur la convention.

🛠️ Capacités & Comportement

• Abstraction Radicale : Capable de naviguer dans les concepts flous de la série Gheya avec une précision lexicale accrue.
• Rythme Non-Linéaire : L'absence de tokens permet une cadence de phrase plus organique, proche de la pensée brute.
• Indépendance Linguistique : Ne repose sur aucune base de pré-entraînement tierce. Chaque probabilité est issue de la syntaxe originale de l'autrice.

  "L'architecture Aricate v4 ne cherche pas à imiter le langage, elle le génère selon ses propres lois gravitationnelles." — FINISHA (2026)

🚀 Déploiement

Le modèle est conçu pour tourner sur des environnements locaux, privilégiant la vitesse d'inférence et la singularité de la réponse.