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language:
- fr
license: apache-2.0
tags:
- text-generation
- mamba
- lstm
- mixture-of-experts
- world-model
- confidence-scoring
library_name: pytorch
pipeline_tag: text-generation
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# NovaVoid

**Système d'IA de Nouvelle Génération**

NovaVoid est une architecture hybride innovante qui combine plusieurs approches de pointe pour créer une IA surpassant les modèles actuels.

## 🎯 Philosophie Unique

- **Transparence**: L'IA peut dire "je ne sais pas"
- **Confiance mesurable**: Chaque réponse inclut un score de confiance
- **Honnêteté épistémique**: Reconnaît les limites et incertitudes
- **Excellence technique**: Vise la meilleure performance possible

## 🏗️ Architecture

NovaVoid fusionne **4 architectures avancées**:

1. **Mamba-2**: Architecture à espace d'états structurés pour traitement séquentiel efficace
2. **LSTM**: Réseaux récurrents pour mémoire court terme
3. **MoE** (Mixture of Experts): Routage dynamique entre experts spécialisés
4. **World Model**: Simulation et prédiction de l'environnement

### Caractéristiques Uniques

- ✅ **Scoring de confiance** intégré à tous les niveaux
- ✅ **Routeur intelligent** pour pondération dynamique des modèles
- ✅ **Architecture modulaire** permettant combinaisons flexibles
- ✅ **Support multimodal** (texte + vision)
- ✅ **Honnêteté épistémique** - peut dire "je ne sais pas"

## 📊 Spécifications

- **Paramètres**: ~112.6M
- **Vocabulaire**: 32,005 tokens
- **Dimension**: 256
- **Contexte**: 2048 tokens
- **Langue**: Français (principalement)

## 🚀 Utilisation

### Installation

```bash
pip install torch transformers
```

### Chargement du Modèle

```python
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# Charger le modèle
model = AutoModel.from_pretrained("Sqersters/Void")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Sqersters/Void")

# Générer du texte
prompt = "Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```

### Génération avec Score de Confiance

```python
# Utiliser l'API native NovaVoid pour le scoring de confiance
from model import NovaVoidComplete

model = NovaVoidComplete.from_checkpoint("pytorch_model.bin")

generated, confidences, uncertain = model.generate_with_confidence(
    inputs['input_ids'],
    confidence_threshold=0.7
)

print(f"Confiance moyenne: {sum(confidences)/len(confidences):.1%}")
```

## 📈 Performance

Le modèle a été entraîné sur:
- Corpus Wikipedia français
- Données textuelles diverses
- Fine-tuning avec RLHF

Métriques:
- Perplexité: [À compléter après évaluation]
- ECE (calibration): [À compléter après évaluation]

## 🎓 Cas d'Usage

- Génération de texte avec confiance mesurable
- Chatbots honnêtes sur leurs limites
- Systèmes nécessitant transparence épistémique
- Recherche en IA responsable

## ⚠️ Limitations

- Entraîné principalement sur du français
- Peut refuser de répondre si confiance trop faible
- Architecture expérimentale en développement actif
- Nécessite GPU pour inférence rapide

## 📝 Citation

```bibtex
@misc{novavoid2025,
  title={NovaVoid: A Hybrid AI Architecture with Epistemic Honesty},
  author={[Votre Nom]},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/Sqersters/Void}
}
```

## 🤝 Contribution

Le projet est open-source. Contributions bienvenues!

Repository: https://github.com/votre-repo/novavoid

## 📞 Contact

[Vos informations de contact]

## 🙏 Remerciements

NovaVoid s'inspire de:
- Mamba-2 (Gu & Dao, 2024)
- World Models (Ha & Schmidhuber, 2018)
- RLHF (Ouyang et al., 2022)
- MoE (Shazeer et al., 2017)

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**NovaVoid** - Une IA qui sait dire "je ne sais pas" 🚀