🏗️ Fiche Technique : SMCLEM (Small Language Clem)
SMCLEM est un moteur de génération divergente conçu from scratch. Il privilégie la collision de concepts et la plasticité narrative sur la rigueur encyclopédique. C’est un modèle de texture, pas de vérité.
🧪 ADN & Architecture
- Origine : Hybridation entre l'architecture SLM (Small Language Model) et un set de poids "Clem" propriétaires.
- Entraînement : Datasets artisanaux, disparates et non corrélés, forçant le modèle à créer des ponts logiques inédits.
- Nature : Bilingual (FR/EN) à faible volume de paramètres, optimisant la densité créative.
🎭 Domaines d'Excellence
- World Building : Idéal pour générer des cosmogonies où les lois de la physique sont remplacées par des concepts abstraits.
- Personnalité : Capacité à forger des alter-egos aux syntaxes imprévisibles et aux humeurs changeantes.
- Abstraction : Parfait pour le surréalisme et l'exploration de langages non-linéaires.
⚠️ Comportement du Noyau (Core Logic)
Le modèle fonctionne sur un axe de Sémantique Collisionnelle :
- Boucles d'Évidence : En l'absence de stimuli créatifs, SMCLEM peut se stabiliser sur des tautologies ("La Chine est en Chine"). C'est son état de repos.
- Glissements Conceptuels : Le modèle peut injecter des concepts sociopolitiques ou philosophiques dans des contextes domestiques (ex: la recette au Nutella). Ce n'est pas un bug, c'est une dérive poétique issue de la friction des datasets.
🛠️ Mode d'Emploi
Ne pas utiliser pour : Calculs, faits historiques, conseils médicaux ou recettes de cuisine conventionnelles. Utiliser pour : Briser le blocage de l'écrivain, générer des dialogues d'IA déviantes, et explorer de nouvelles syntaxes.
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