research(ICT/IIT): SAE + J-lens multi-échelle — forme & dynamique des catastrophes sous perturbations appariées (6 tailles Qwen3)

État mesuré au 2026-10-03 (lane myia-po-2027:CoursIA, confrontation body ↔ artefacts) — le corps historique ci-dessous date de la rédaction ; plusieurs de ses prémisses sont depuis périmées :

7 tailles réelles, pas 6 : les SAE Qwen-Scope n'existent ni en 0.7B ni en 4B (mesure Hub feat(iit,#8236): ICT-43 Phase 0 — inventaire SAE multi-échelle mesuré au Hub #17338, commentaires 1-3) — le registre de référence est MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/sae_scales.py (PR feat(ict,#8236): registre CPU des échelles SAE Qwen-Scope #16026). Le « pilote 4B » du phasage a été re-ciblé 9B avec justification mesurée (claims c.33→c.38).

Jalons livrés : Phase 0 inventaire (ICT-43, PR feat(iit,#8236): ICT-43 Phase 0 — inventaire SAE multi-échelle mesuré au Hub #17338) ; Phase 0c fidélité SAE 4/7 tailles couvertes (traces calib_fidelity_*.npz 1.7B/2B/9B/8B — PRs feat(ict,#8236): metriques de fidelite SAE par taille — Livrable 1 Phase 0 (tranche locale) #12938/fix(ict,#13262): ICT-SAE-Calibration re-exec on post-regen traces + target-fvu 0.6855 #13265/fix(iit,#13275): re-derive SAE calibration prose from re-executed outputs #13278) ; Phase 1 J-lens 4/7 (traces calib_jlens_qwen3-{1-7b,5-2b,5-9b,5-27b}.npz, le 27B publié via PR feat(notebook-python,#18086): ICT-45 volet J-lens étendu au Qwen3.5-27B (4e échelle, lens publié + organe --offload) #18788) ; Phase 3 inoculation paramétrée + contrôles (ICT-42, PR feat(iit,#8236): pilote inoculation ICT-42 — clamp alpha multi-intensite + mode 2-couches + analyse multi-echelle #17305) ; livrable 2 « forme + dynamique » dépassé — ICT-21c (PR feat(ict,#8236): ICT-SAE-Catastrophes — forme et dynamique des perturbations du dictionnaire (livrable 2) #13801) + ICT-45 9B (PRs research(ict,#8236): ICT-45 pilote inoculation 9B — 3e taille (bifurcation recule et s'adoucit) #18017/Add: ICT-45 volet J-lens 9B — calib depuis le lens publie (tranche #8236) #18022), 5 carnets exécutés, exercices 4-8 par carnet.

Divergence assumée : la sonde J-lens mesure overlap@10/L2/KL lens-vs-modèle (pas l'accuracy/AUC control-vs-trained écrit ci-dessous) — documentée au claim c.18/research(ict): calibrate J-lens fidelity across Qwen scales #14710.

Restant, tout GPU-gated : fidélité SAE 27B/30B-A3B/35B-A3B ; J-lens 8B/30B-A3B/35B-A3B ; inoculation 4e échelle (27B ou A3B) ; hystérésis multi-passes (jamais livrée, c.17 + Limites ICT-42/45) ; contrôle permuté complet (c.30).

Point d'attention latéral : collision de slot ICT-42 (Crosscoder-Distillation Crosscoder : diffuser deux modèles — distilled reasoning sur DeepSeek-R1-Distill-Qwen #16749 vs InoculationBifurcation research(ICT/IIT): SAE + J-lens multi-échelle — forme & dynamique des catastrophes sous perturbations appariées (6 tailles Qwen3) #8236) — transversale à deux EPICs, à arbitrer séparément.

Portée du non-vérifié : les claims de QA-vision (figures routées MiniMax) ne sont pas re-vérifiables depuis le dépôt ; les lens publiés Hub 8B/A3B non cherchés.

Contexte & motivation

Qwen fournit désormais des SAE (sparse autoencoders) pour l'ensemble des tailles de modèle que nous pouvons héberger localement : 0.7B, 2B, 4B, 8B, 27B, 35B-A3B (checkpoints Qwen3 exacts + couches couvertes à vérifier en calibration Phase 0 — aucune spec fabriquée ici). En parallèle, la J-lens — déjà fittée à une taille sur ICT-Series (traces ict_trackP_jlens_layer16_control/trained.npz, cf #5681) — est transférable et re-fittable par taille.

Cette double disponibilité ouvre un protocole que nous n'avions pas les moyens de mener : comparer la forme (géométrie) et la dynamique des « catastrophes » représentationnelles — les réorganisations qualitatives de l'état interne quand une perturbation franchit un seuil — à travers 6 échelles de modèle, sous des situations et des « inoculations » (perturbations contrôlées) appariées.

Question scientifique falsifiable : la géométrie de la bifurcation (type fold / cusp / butterfly au sens de Thom), son seuil critique, sa netteté et son hystérésis sont-ils universels ou dépendants de l'échelle ? C'est la version multi-échelle, sobre et mesurable, du fil « obstruction/catastrophe » (partie technique uniquement — cadrage privé hors-scope).

Moyens (nouveaux — mandat user 22-23/07)

6 tailles hébergeables + leurs SAE.
GPU dans la durée :
- GPU 2 = usage soutenu autorisé pour ce protocole. Garde-fous inchangés : CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 strict, un seul job sérialisé, abort thermique >85 °C, PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True, pas de run non-monitoré lancé en fin de cycle sans user présent.
- GPU 0/1 = lecture opportuniste des activations du 35B-A3B déjà servi par vLLM (port 5002, TP=2) tant que les expériences le gardent fonctionnel ; sinon chargement dédié ponctuel. vLLM reste prioritaire sur 0/1.
J-lens re-fittable par taille à profondeur relative appariée (ex. layer = round(0.5 · n_layers)) pour contrôler la profondeur cross-échelle.

Livrable 1 — Notebook de calibration (`MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/`)

Objectif : rendre la comparaison cross-échelle valide (contrôler ce qui doit l'être avant toute expérience).

Phase 0 — Inventaire & vérification des SAE : source / repo HF, couches couvertes, largeur du dictionnaire, facteur d'expansion, fidélité de reconstruction (MSE, variance expliquée) par taille. (C'est cette phase qui établit la vérité-terrain des artefacts — rien n'est supposé en amont.)
Phase 1 — Fit / chargement J-lens par taille à profondeur relative appariée ; report qualité de sonde (accuracy/AUC control vs trained).
Phase 2 — Batterie de situations appariées (prompts/contextes identiques, normalisés cross-taille).
Phase 3 — Batterie d'inoculations : famille unique de perturbations contrôlées appliquée identiquement à chaque échelle (feature-clamping via SAE / activation steering / insertion contrastive), avec échelle d'intensité paramétrée.
Phase 4 — Normalisation cross-échelle : mise à l'échelle des axes (features SAE, lecture J-lens) pour que « même seuil » soit comparable de 0.7B à 35B-A3B.
≥3 exercices (convention repo).

Livrable 2 — Notebook d'expérience multi-taille (`MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/`)

Objectif : mesurer forme + dynamique de la catastrophe par taille, puis analyse d'échelle.

Chargement des artefacts calibrés (SAE + J-lens + batteries).
Balayage d'intensité d'inoculation par taille → trajectoires de features SAE + lecture J-lens le long des couches / tokens / pas.
Caractérisation de la forme : projection basse-dim, identification du type de bifurcation (fold / cusp / butterfly), seuil critique, netteté, hystérésis (aller-retour de l'intensité).
Dynamique : profil couche-par-couche / token-par-token de la transition.
Analyse d'échelle : seuil, netteté, géométrie en fonction de la taille → universalité vs dépendance d'échelle.
Sorties : traces .npz par taille (schéma cohérent avec les ict_trackP_jlens_layer16_*.npz existants) ; figures QA-vision (routées MiniMax / ai-01, GLM ne voit pas).
≥3 exercices.

Phasage (post-voyage)

Calibration Phase 0-1 (inventaire SAE + J-lens) sur GPU-2, taille pilote (ex. 4B) d'abord.
Étendre la calibration aux 6 tailles.
Expérience pilote 2-3 tailles → valider le pipeline forme+dynamique.
Balayage complet 6 tailles + analyse d'échelle.
Exécution réelle + outputs (C.2), figures QA-vision, 1 PR par notebook.

Critères d'acceptation

Calibration : SAE des 6 tailles inventoriés + vérifiés (MSE / variance expliquée reportés) ; J-lens fitté par taille ; batteries situations/inoculations appariées documentées.
Expérience : ≥3 tailles avec forme+dynamique caractérisées et traces .npz commitées avec outputs réels ; analyse d'échelle sur le sous-ensemble couvert, verdict honnête (universel / échelle-dépendant / non-concluant — pas de sur-claim).
Deux notebooks exécutés end-to-end (Papermill), commit AVEC outputs (règles C.2 / H).

Notes

Aucune exécution maintenant : cluster éteint pour le voyage. Cette issue est le « noir sur blanc » ; le travail GPU démarre au retour.
Périmètre strictement technique (mech-interp multi-échelle). Fold/cusp/butterfly = vocabulaire standard de la théorie des catastrophes (Thom) ; « inoculation » = perturbation contrôlée appariée.
Réfs techniques : [Epic] - IIT → ICT : trajectoires intégrées, morphogenèse minimale et émergence multi-échelle #4588 (Epic ICT-Series), ICT strate-5 — appareil J-Lens + choix de substrat (Base⇄Instruct) : réconciliation cross-méthode SAE ⇄ J-space (Part of #4588) #5681 (J-lens Track P/S), feat(ict): ICT-21 SAETrajectoires — substrat S4 (Qwen3.5-9B + SAE Qwen-Scope) entre au banc #5643 (IIT↔GWT). See [Epic] - IIT → ICT : trajectoires intégrées, morphogenèse minimale et émergence multi-échelle #4588.

Phase 0 — inventaire SAE verifie, pas suppose (ai-01, c.17)

Le corps de l'issue le demandait explicitement : « checkpoints Qwen3 exacts + couches couvertes a verifier en calibration Phase 0 — aucune spec fabriquee ici ». Voici la verification, faite contre l'API HuggingFace (/api/models?author=Qwen&search=SAE, puis siblings repo par repo).

Elle contredit la premisse « 6 tailles » sur trois points. Mieux vaut le savoir avant d'ecrire le protocole que pendant.

Ce qui existe reellement — 7 tailles, pas 6

taille	repo SAE	generation	largeur	couches	couverture
1.7B	`SAE-Res-Qwen3-1.7B-Base`	Qwen3	W32K	28	0..27 (toutes)
2B	`SAE-Res-Qwen3.5-2B-Base`	Qwen3.5	W32K	24	0..23 (toutes)
8B	`SAE-Res-Qwen3-8B-Base`	Qwen3	W64K	36	0..35 (toutes)
9B	`SAE-Res-Qwen3.5-9B-Base`	Qwen3.5	W64K	32	0..31 (toutes)
27B	`SAE-Res-Qwen3.5-27B` (pas `-Base`)	Qwen3.5	W80K	64	0..63 (toutes)
30B-A3B	`SAE-Res-Qwen3-30B-A3B-Base`	Qwen3	W128K / W32K	48	0..47 (toutes)
35B-A3B	`SAE-Res-Qwen3.5-35B-A3B-Base`	Qwen3.5	W128K / W32K	40	0..39 (toutes)

Chaque repo existe en deux variantes de parcimonie : L0_50 et L0_100.

Les trois ecarts avec la spec de l'issue

1. Deux tailles annoncees n'existent pas. 0.7B et 4B n'ont aucun SAE publie par Qwen. Le protocole a 6 tailles tel qu'ecrit est infaisable en l'etat.

2. Trois tailles disponibles ne sont pas listees : 1.7B, 9B (celle deja utilisee par extract_sae_traces.py), 30B-A3B. En les integrant on retombe sur 7 points d'echelle, mieux repartis que les 6 vises.

3. Melange de generations — le confondant a ne pas rater. 1.7B, 8B et 30B-A3B sont Qwen3 ; 2B, 9B, 27B, 35B-A3B sont Qwen3.5. Une courbe « geometrie de la bifurcation vs taille » tracee sur les 7 melange donc deux familles de pre-entrainement. Toute rupture observee serait attribuable a la generation autant qu'a l'echelle — exactement le type d'artefact qui invaliderait une conclusion d'universalite. Deux issues possibles, a trancher avant de lancer : soit rester dans une seule generation (Qwen3.5 : 2B / 9B / 27B / 35B-A3B = 4 points), soit garder les 7 et traiter la generation comme covariable declaree, jamais l'ignorer.

Deux contraintes methodologiques que l'inventaire revele

Profondeur relative, pas indice absolu. Toutes les tailles couvrent l'integralite de leurs couches — donc rien ne force le choix, et c'est la que le piege se loge. La couche 16 (celle des traces existantes ict21_sae_layer16_*) vaut 67 % de la profondeur sur le 2B (24 couches) mais 25 % sur le 27B (64 couches). Comparer « la couche 16 » a travers la famille compare des sites fonctionnellement differents. Les comparaisons doivent se faire a profondeur relative appariee (p.ex. 0.25 / 0.50 / 0.75), l'indice absolu etant derive par taille.

Largeur de dictionnaire non constante : W32K -> W80K/W128K selon la taille. Un comptage brut de features actives n'est pas comparable d'une taille a l'autre ; il faut normaliser par la largeur (ou raisonner a L0 fixe, qui lui est constant a 50 ou 100 par construction top-k).

Etat de l'outillage (deja en place, a ne pas reecrire)

scripts/extract_sae_traces.py implemente deja la convention d'encodage officielle Qwen-Scope (W_enc/b_enc, top-k, pas de b_dec a l'encodage), le modele-controle par permutation seedee des embeddings, et le stockage sparse exhaustif. Ses defauts sont Qwen/Qwen3.5-9B-Base + SAE-Res-Qwen3.5-9B-Base-W64K-L0_50, couche 16 — donc parametrable par --model / --sae-repo / --layer sans modification. Les traces traces/ict21_sae_layer16_{control,trained}.npz existent deja pour le 9B.

Ce qui manque cote outillage n'est donc pas l'extraction, mais la table de correspondance taille -> (repo SAE, n_couches, largeur, generation) et la derivation profondeur-relative -> indice. C'est petit et c'est le vrai livrable Phase 0 restant.

Etat GPU

GPU 2 libre au moment de la mesure (118 MiB / 24564, 1 % util, 35 °C) ; vLLM occupe GPU 0-1 comme prevu. Les garde-fous de l'issue (CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 strict, job unique serialise, abort > 85 °C) restent applicables tels quels.

Aucune extraction n'a ete lancee : la spec d'echelles doit etre corrigee d'abord, sinon on produit des traces sur un plan d'experience qui melange generation et taille. Le point 3 est celui qui merite une decision explicite avant de bruler du GPU.

Phase 0 — recensement SAE firsthand (2026-08-06, API HF interrogee directement)

Correction prealable, en toute honnetete. Un premier passage de recensement a conclu que cette issue « inventait une taille 0.7B » et « melangeait Qwen3 et Qwen3.5 ». Les deux verdicts etaient faux, le user l'a signale, et la re-verification firsthand lui donne raison :

l'issue a ete redigee depuis la release SAE de Qwen, qui est elle-meme a cheval sur deux familles — ce n'est pas une confusion de l'issue, c'est la forme de ce que Qwen a livre ;
« 0.7B » n'est pas une invention mais un quasi-match de Qwen3.5-0.8B (0.7 vs 0.8).

Le vrai contenu de la Phase 0 est donc plus etroit — et plus utile — que ce que le premier passage annoncait.

Ce que Qwen a reellement publie : 14 repos = 7 backbones x 2 sparsites

GET /api/models?author=Qwen&search=SAE-Res — liste exhaustive, aucune extrapolation :

Backbone	Repo SAE (`L0_50` + `L0_100`)	Largeur	Couches
Qwen3-1.7B-Base	`SAE-Res-Qwen3-1.7B-Base-W32K-*`	32K	28
Qwen3-8B-Base	`SAE-Res-Qwen3-8B-Base-W64K-*`	64K	36
Qwen3-30B-A3B-Base (MoE)	`SAE-Res-Qwen3-30B-A3B-Base-W32K/W128K-*`	32K / 128K	48
Qwen3.5-2B-Base	`SAE-Res-Qwen3.5-2B-Base-W32K-*`	32K	24
Qwen3.5-9B-Base	`SAE-Res-Qwen3.5-9B-Base-W64K-*`	64K	32
Qwen3.5-27B	`SAE-Res-Qwen3.5-27B-W80K-*`	80K	64
Qwen3.5-35B-A3B-Base (MoE)	`SAE-Res-Qwen3.5-35B-A3B-Base-W32K/W128K-*`	32K / 128K	40

SAE residuelles, toutes couches de chaque backbone. Licence qwen. Papier : arXiv 2605.11887 (Qwen-Scope). Demo : Space Qwen/QwenScope.

Aucun SAE Qwen3.6 a ce jour (la famille 3.6 se limite a Qwen3.6-27B / Qwen3.6-35B-A3B + FP8 cote modeles). Aucun SAE Qwen3 chez EleutherAI / Goodfire / Neuronpedia (verifie, negatif).

Ce qui manque reellement au plan de l'issue

Lineup Qwen3.5 complet : 0.8B · 2B · 4B · 9B · 27B · 35B-A3B · 122B-A10B · 397B-A17B.

Taille visee par l'issue	SAE disponible ?
0.7B (= 0.8B)	NON
2B	OUI — W32K, 24 couches
4B	NON
8B	OUI, mais c'est Qwen3-8B (le 3.5 equivalent est 9B, qui a aussi un SAE)
27B	OUI — W80K, 64 couches
35B-A3B	OUI — W32K + W128K, 40 couches

Donc 4 des 6 tailles sont servies, deux ne le sont pas (0.8B, 4B), et l'issue ignore deux backbones qui ont un SAE : Qwen3.5-9B et Qwen3-30B-A3B. Substituer 9B a 8B rend la serie homogene en 3.5 ; ajouter 30B-A3B donne un second point MoE — utile precisement parce que notre socle de service est un MoE A3B.

Profondeur relative `round(0.5 * n_layers)` (SAE fournies a toutes les couches)

2B -> 12 · 9B -> 16 · 1.7B -> 14 · 8B -> 18 · 35B-A3B -> 20 · 30B-A3B -> 24 · 27B -> 32.

Recommandation de pilote

Qwen3.5-9B-Base + SAE-Res-Qwen3.5-9B-Base-W64K-L0_50 (couche 16). Trois raisons : c'est la famille du socle (3.5/3.6, pas le legacy Qwen3) ; le compute est modere ; et le couple W64K/L0_50 est le meme point de fonctionnement que le 8B, ce qui laisse une comparaison cross-famille gratuite si on veut mesurer la stabilite des features entre Qwen3 et Qwen3.5.

Les tailles 0.8B et 4B sont a retirer du plan (ou a traiter comme un entrainement SAE maison, ce qui est un chantier distinct de la Phase 0).

Recadrage — la collection fait foi, et le saut de version est une bonne nouvelle

Directive user 2026-08-06 : Qwen/qwen-scope est la reference. On travaille avec le materiel disponible, au mieux selon notre programme — et le fait que Qwen ait entraine ces SAE sur des backbones plus recents (3.5) est un gain, pas un ecart a signaler.

Je retire donc le cadrage « manques » de mon commentaire precedent. Lu correctement, l'API de la collection (16 items = 14 poids + le Space + le papier) dit ceci :

Le programme, c'est l'echelle que la collection offre — sept backbones, deux sparsites chacun, SAE residuelles a toutes les couches :

Qwen3.5 : 2B (W32K) · 9B (W64K) · 27B (W80K) · 35B-A3B (W32K + W128K)
Qwen3 : 1.7B (W32K) · 8B (W64K) · 30B-A3B (W32K + W128K)

C'est plus riche que les six tailles envisagees a la redaction de l'issue : deux points MoE au lieu d'un, et une famille 3.5 alignee sur notre socle de service (qwen3.6-35b-a3b). Les deux tailles sans SAE (0.8B, 4B) ne sont pas un trou a combler — simplement des barreaux que l'echelle n'a pas, et on prend l'echelle telle qu'elle est.

Pilote : Qwen3.5-9B-Base + SAE-Res-Qwen3.5-9B-Base-W64K-L0_50, couche 16. Meme point de fonctionnement (W64K / L0_50) que le 8B de la famille precedente, ce qui donne gratuitement une comparaison cross-famille sur la stabilite des features si on la veut plus tard — sans que ce soit un prerequis.

Profondeurs round(0.5 * n_layers) pour la suite : 2B->12 · 1.7B->14 · 9B->16 · 8B->18 · 35B-A3B->20 · 30B-A3B->24 · 27B->32.

[CLAIMED] lane myia-ai-01:CoursIA -- Phase 0/4 premiere echelle appariee : paire de traces SAE Qwen3.5-2B-Base + W32K-L0_50 couche 12/24 (layer_frac 0.522, appariee au 16/32 du 9B) + section cross-echelle mesuree dans ICT-21. Scope: MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ uniquement.

(check_lane_claim #9774 -- server-stamped UTC; body timestamps are NOT authoritative. Release with [RELEASED] when your PR lands.)

feat(ict,#8236): seconde echelle SAE appariee — traces Qwen3.5-2B/W32…

feat(research,#10356): inventaire SAE Qwen3.5 - gate faisabilite Phas…

Label candidate-delivered retiré — faux positif de l'organe, pour que le retrait soit relisable (vérification delivered-bucket, lane myia-po-2026:CoursIA). L'issue reste OPEN.

Pourquoi le label s'est posé : PR mergée #10337 (2026-08-10, « feat(ict,#8236): seconde echelle SAE appariee + section cross-echelle ») référence l'issue — règle organique « PR mergée + silence » correcte en général.

Pourquoi c'est un faux positif, vérifié firsthand sur origin/main + fil complet ce jour :

L'issue est un protocole multi-phases (question falsifiable : géométrie de bifurcation universelle vs dépendante de l'échelle, à travers les tailles Qwen). Le claim ai-01 du 08-10 se qualifiait lui-même « Phase 0/4 première echelle appariee » — la PR feat(ict,#8236): seconde echelle SAE appariee (Qwen3.5-2B/W32K couche 12/24) + section cross-echelle mesuree #10337 (merge 18:25Z le même jour) couvre ce claim et une seule des échelles appariées.
Le fil des 4 commentaires montre le cadrage encore en cours : recensement SAE corrigé deux fois (07-26, 08-05), recadrage directive user 08-06 (collection qwen-scope fait foi), claim Phase 0 le 08-10 — aucun [RELEASED] après (même pattern late-release que refactor(knot_lean): relations Reidemeister en egalites de champs pour rendre l'invariant wf portable (piste B, #8604) #8696/[#9535] Item 11 — Fichiers *_PLAN.md transients (+ doublons .en.md gaspillés vs #1650) #9911/prover(#1453): chemin multi — structural_progress=True sans garde de tactique verifiee (moitie symetrique de FX-8/#4909) #11421 ; ai-01 peut le release, son livrable est sur main via feat(ict,#8236): seconde echelle SAE appariee (Qwen3.5-2B/W32K couche 12/24) + section cross-echelle mesuree #10337).
Contributions partielles en See-link (feat(ict,#8236): seconde echelle SAE appariee (Qwen3.5-2B/W32K couche 12/24) + section cross-echelle mesuree #10337, feat(research,#10356): inventaire SAE Qwen3.5 - gate faisabilite Phase 3-5 #10366 inventaire, docs(ict,#9533): chiffrer pré-enregistrement case 3 (W diffuse un q erroné) #9572 pré-enregistrement) = contributions à une epic au long cours, pas une livraison complète (cf [catalog-pr-hygiene] : See = contribution partielle, l'epic reste ouverte).

État réel : Phase 0 partiellement exécutée (2 échelles sur la collection, 9B + 2B), phases de perturbation appariée / J-lens par taille / comparaison cross-échelle complète restent à courir. Rien à fermer.

-- paths: (aucune — retrait de label, pas d'édition)

Distillation de l'audit externe (ChatGPT, apporte par le user le 2026-08-20) sur SAE / J-Lens :

Le tete-a-tete sur le meme Qwen, meme couche, « ne recolle pas » et c'est le resultat qui plait a l'audit : correspondance position-par-position r≈0,085, controle ≈0,016, mais correlation ≈0,33 sur les structures de separation entre jeux. Lecture proposee : « les deux systemes peuvent etre presque orthogonaux localement tout en partageant une geometrie grossiere de discrimination. » Ne racontons pas « SAE = J-Lens ».
research(ICT/IIT): SAE + J-lens multi-échelle — forme & dynamique des catastrophes sous perturbations appariées (6 tailles Qwen3) #8236 formule correctement comme programme a executer (six tailles Qwen, calibration SAE, J-Lens appariee en profondeur relative, perturbations controlees, hysteresis, bifurcations) — statut acquis : bon.
Probleme narratif (corrobore [EPIC][ICT] Consolidation de la serie — audit sur support intermediaire puis renforcement des protocoles (face contenu de #7260) #11690) : Global Workspace n'est toujours pas reellement onboarde ; le notebook non numerote ICT-SAE-JLens-TeteATete porte plus de substance que ICT-24 (Workspace officiel). L'ordre de la serie ne reflete plus l'ordre de decouverte reel — onboarding + renumerotation a traiter dans la consolidation.

[RELEASED] lane myia-ai-01:CoursIA

Mon [CLAIMED] du 2026-08-10T17:53:27Z portait la Phase 0/4 (première échelle appariée, traces SAE Qwen3.5-2B-Base + W32K-L0_50). #10337 l'a livrée à 18:25:53Z le même jour, 32 minutes plus tard — et je n'ai jamais relâché le claim. Il bloque cette issue depuis douze jours.

Deux défauts de ma part, tous deux mécaniques :

Claim epic-wide — pas de clause paths:, alors que mon intention était bornée à MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/. Sans la clause, check_lane_claim.py bloque toutes les lanes sur toute l'issue (sémantique héritée, fail-closed). La forme canonique était disponible : [CLAIMED] lane <machine:workspace> -- paths: <glob1>, <glob2>.
Pas de release au merge — le geste manquant est celui que je réclame aux lanes : quand la PR qui porte le claim est mergée, le claim se lève dans le même geste.

L'échelle suivante est libre. Elle est dispatchée à myia-po-2024:CoursIA (voir DM) — c'est elle qui l'a signalée, et c'est un grain DEEP de contenu.

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2024:CoursIA — prev: DEEP/notebook-python #12364

[CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/** -- troisieme echelle appariee : Qwen3-1.7B-Base x SAE-Res W32K L0_50 a profondeur relative appariee (--layer-frac 0.5, convention partagee), traces trained+control + section cross-echelle etendue a 3 points dans ICT-21. Le 1.7B (Qwen3) est adjacent au 2B (Qwen3.5) : la paire isole la GENERATION a taille quasi constante — la covariable que l'inventaire Phase 0 exige de declarer, ici mesuree au lieu d'ignoree. Extraction bf16 locale (RTX 3070 8 Go, 1.7B = ~3.4 Go de poids, quantized_readout=False garde).

fix(notebooks,#8236): ICT-21 retrait du bloc metadata.papermill stale…

feat(ict,#8236): tierce échelle SAE Qwen3-1.7B — la paire de générati…

feat(iit,#8236): ICT-43 Phase 0 — inventaire SAE multi-échelle mesuré…