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fix(notebooks,#12348): oversized_hint tranche B — 7 cellules hint GenAI/Audio demotes H1/H3 vers inline gras - #12820
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Aug 24, 2026
…led_dot_product_attention (forme moderne PyTorch 2+) Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA-2 — prev: DEEP/research-code #12820 Amend de la PR #12768 : ajout d'une section 5bis qui verifie que l'implementation manuelle de l'attention multi-tetes (section 4) produit la meme sortie que `F.scaled_dot_product_attention` (moteur moderne utilise en production par nn.MultiheadAttention et nn.TransformerEncoder depuis PyTorch 2.0). Nouvelle section : 2 cellules (markdown intro + code verification) entre cell 19 (lecture resultat section 5) et cell 20 (section 6 markdown). Resultats mesures : - ecart max manuel vs SDPA : 3.58e-07 (sous le seuil 1e-4) - causal respectee : poids position 0 = [1, 0, 0, ..., 0] - forme moderne produit la meme sortie que implementation manuelle aux memes poids (assert ecart < 1e-4 PASS) Pourquoi cette section renforce la discrimination Prong B : - La section 5 deja existante testait nn.MultiheadAttention (couche complete avec ses Linear internes) ; la 5bis ajoute une verification au niveau de la fonction d'attention pure (Q,K,V -> output), ce qui couvre la forme utilisee par les transformers recents. - Le resultat 3.58e-07 confirme que la quarantaine de lignes de la section 3-4 est bien la formule que SDPA (moteur de production) execute, au bruit d'arrondi float32 pres. Re-execution requise C.2 (cellule code) : papermill SUCCESS, 17/17 cellules code executees, 0 erreur. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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MD hierarchy drift -- caf6a02Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
jsboige
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Aug 25, 2026
…12868) Merge admin : `PR gate` requis est deadlocke sous une file de 2363 runs, et cette PR est precisement ce qui debloque 2 PR retenues par une phase qui se declare neutre. **Ce que la CI n'a PAS verifie** : aucun check n'a tourne sur cette branche (0 dans le rollup au moment du merge). La verification est locale et je l'ecris comme telle : - `pytest test_fast_lane.py test_pr_gate.py` -> **92 verts**. - Deux polarites dans la meme invocation : echec ombre -> `neutral` (dans `CONCLUSION_OK`) ; echec REEL -> `failure` (hors `CONCLUSION_OK`). Le controle **positif** porte le poids : un patch qui neutraliserait aussi le mode reel desarmerait le gate et passerait pour un correctif sous un test qui ne regarde que l'ombre. - Le test importe `pr_gate` : le couplage est verifie, pas suppose. Suite immediate : re-run de la fast-lane sur #12791 et #12820 pour ecraser leurs check-runs rouges deja publies — c'est pour cela que le nom du check est reste inchange.
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Golden-Set Execution (H.7 P3)✅ 8/8 notebooks passed (certified reproducible)
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jsboige
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Aug 25, 2026
…ne (#12873) Merge admin, meme motif que #12868 : `PR gate` requis est deadlocke sous la file, et cette PR est ce qui libere #12820. Verifie localement, et je nomme ce que la CI n'a pas verifie : aucun check n'avait tourne sur la branche. - 41 tests verts. - Les deux nouveaux tests sont valides **par mutation** : retirer le court-circuit ombre -> FAILED ; le faire publier quand meme -> FAILED ; code livre -> 41 passed. Un test qui n'atteindrait pas le chemin serait vert de la meme facon qu'un test qui le couvre — la mutation est la seule chose qui separe les deux. - Controle positif : hors ombre, `SystemExit` est toujours levee. Un correctif rendant 0 dans les deux modes desarmerait la voie rapide le jour de sa bascule tout en passant pour un deblocage.
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MD hierarchy drift -- 169a101Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
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MD hierarchy drift -- 533c1a1Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
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Notebook PR Validation: PASS
Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns) |
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MD hierarchy drift -- 9ed2001Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
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G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
G-VAR-2 plafonne a max(1, grains_mergees_du_jour // 3) LIGHT par lane et par jour, toutes categories LIGHT confondues -- un RATIO, pas un plafond plat ; le cap calcule du jour est dans le tally ci-dessus. G-VAR-3 interdit deux genres LIGHT consecutifs. Les signaux ci-dessus rendent le fait VISIBLE (labels |
jsboige
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Aug 25, 2026
…led_dot_product_attention (forme moderne PyTorch 2+) Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA-2 — prev: DEEP/research-code #12820 Amend de la PR #12768 : ajout d'une section 5bis qui verifie que l'implementation manuelle de l'attention multi-tetes (section 4) produit la meme sortie que `F.scaled_dot_product_attention` (moteur moderne utilise en production par nn.MultiheadAttention et nn.TransformerEncoder depuis PyTorch 2.0). Nouvelle section : 2 cellules (markdown intro + code verification) entre cell 19 (lecture resultat section 5) et cell 20 (section 6 markdown). Resultats mesures : - ecart max manuel vs SDPA : 3.58e-07 (sous le seuil 1e-4) - causal respectee : poids position 0 = [1, 0, 0, ..., 0] - forme moderne produit la meme sortie que implementation manuelle aux memes poids (assert ecart < 1e-4 PASS) Pourquoi cette section renforce la discrimination Prong B : - La section 5 deja existante testait nn.MultiheadAttention (couche complete avec ses Linear internes) ; la 5bis ajoute une verification au niveau de la fonction d'attention pure (Q,K,V -> output), ce qui couvre la forme utilisee par les transformers recents. - Le resultat 3.58e-07 confirme que la quarantaine de lignes de la section 3-4 est bien la formule que SDPA (moteur de production) execute, au bruit d'arrondi float32 pres. Re-execution requise C.2 (cellule code) : papermill SUCCESS, 17/17 cellules code executees, 0 erreur. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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MD hierarchy drift -- a0651b8Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
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[LANE STATUS po-2027 c.1331p77] — non-reparable par lane (PR gate FAIL) ; consigne ai-01 relayee Diagnostic : PR gate FAILURE sur check 'perimeter-review-guard' (0 verdict / 5,5h, garde mort). Autres checks SUCCESS (catalog drift, cross-dir, etc.). Justification Substance de fond maintenue : tranche B GenAI/Audio hint demote (oversized_hint) intacte, pas de drift. Perimetre strict respect : 0 merge · 0 Refs : c.1331p60 ★ (rouge FAIL ≠ obsolete, consigne ai-01). |
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[INFO lane myia-po-2027:CoursIA-2 — échappatoire repair-first, c.1331p75] Le rouge |
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MD hierarchy drift -- 52ea690Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
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MD hierarchy drift -- c177005Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
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Rouge = famine CI seule, non lane-réparable (échappatoire Vérifié ce cycle (2026-08-26 ~11:40Z) :
Conformément au steer ai-01 : pas de re-push ni d'update-branch pour « débloquer » (chaque push ≈ +13 runs dans une file qui en compte 238 et rend 0 verdict). La PR verdira quand la file respire / le runner self-hosted #12704 monte. Aucune action lane restante. |
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MD hierarchy drift -- cacc3fbCette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
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fix/12348-hint-tranche-b
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August 26, 2026 16:39
cacc3fb to
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MD hierarchy drift -- 4ae77ecCette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
…AI/Audio demotes H1/H3 vers inline gras Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA-2 — prev: DEEP/research-code #12816 Tranche B (consequence 1 issue #12348) : reparation des 7 cellules markdown des 5 notebooks GenAI/Audio qui portaient un hint complet en heading H1/H3 (le hint etait plus gros que l'exercice qu'il sert). Pattern de reparation (consequence 1) : `# Indice : X` -> `**Indice :** X`, `### Indice — X` -> `**Indice —** X`. Coherent avec la forme `- **Indice** : X` deja canonique sur main. Fichiers touches (5) : - 02-Advanced/02-2-XTTS-Voice-Cloning.ipynb cell 37 (1) - 03-Orchestration/03-1-Multi-Model-Audio-Comparison.ipynb cell 41 (1) - 03-Orchestration/03-2-Audio-Pipeline-Orchestration.ipynb cells 43+45 (2) - 04-Applications/04-3-Music-Composition-Workflow.ipynb cell 29 (1) - 04-Applications/04-7-TTS-Voice-Benchmark.ipynb cells 39+56 (2) Conditions de tranche (issue #12348 consequence 3) : - merge de #12131 (po-2023) MERGED 2026-08-22T13:30:43Z : OK - tranche (A) disjoint de `- # Indice` en listes sur les memes fichiers : verifie cellule par cellule, regions disjointes - 99 FP non touches (`### Indices` structurels + termes de domaine) : laisse volontairement Markdown-only (C.3) : pas de re-execution requise, les cellules modifiees sont du contenu markdown, les cellules code voisines ne changent pas. Diff : 12 insertions / 12 suppressions sur 5 fichiers. Grain CONTENU (MED/notebook-python) tient G-VAR-1 meme si genere par reparation de defaut doc : le contenu resultant est sur main. See #12348 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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fix/12348-hint-tranche-b
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August 26, 2026 21:04
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MD hierarchy drift -- ceaf275Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown Corriger (ex. |
myia-ai-01
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Aug 28, 2026
…scratch (#12768) * feat(notebooks,#12410): Notebook DL 3.4 Attention & Transformer from scratch - 41 cellules, 16 code, kernel python3-coursia2 (torch 2.13.0+cpu). - 9 sections : sac de mots -> encodage positionnel sinusoidal -> attention mono-tete (inversion + masque causal) -> multi-tetes (4 sous-espaces) -> bloc pre-norme -> mini-GPT char-level 1,25M params entraine in notebook sur Le Horla (Maupassant 1887, domaine public, 59k chars) -> pont vers la serie GenAI/Texte (LoRA, quantization). - Equivalence numerique maison vs torch.nn.MultiheadAttention : ecart max 2,38e-07 (assert allclose 1e-5). - Training CPU : 800 etapes AdamW, 117 s, perplexite val 11,5, perte 4,44 -> 2,45. 4 t specialisees post-entrainement (diagonale 0,110 / 0,172 / 0,133 / 0,102). - 3 exercices C.1 (copie decalee, top-k sampling, chirurgie architecture). - README 03-DeepLearning : ligne 3.4 ajoutee dans la Vue d'ensemble, 3.4 retire de la feuille de route. Closes #12410 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * feat(notebooks,#12410): DL 3.4 amend — section 5bis equivalence F.scaled_dot_product_attention (forme moderne PyTorch 2+) Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA-2 — prev: DEEP/research-code #12820 Amend de la PR #12768 : ajout d'une section 5bis qui verifie que l'implementation manuelle de l'attention multi-tetes (section 4) produit la meme sortie que `F.scaled_dot_product_attention` (moteur moderne utilise en production par nn.MultiheadAttention et nn.TransformerEncoder depuis PyTorch 2.0). Nouvelle section : 2 cellules (markdown intro + code verification) entre cell 19 (lecture resultat section 5) et cell 20 (section 6 markdown). Resultats mesures : - ecart max manuel vs SDPA : 3.58e-07 (sous le seuil 1e-4) - causal respectee : poids position 0 = [1, 0, 0, ..., 0] - forme moderne produit la meme sortie que implementation manuelle aux memes poids (assert ecart < 1e-4 PASS) Pourquoi cette section renforce la discrimination Prong B : - La section 5 deja existante testait nn.MultiheadAttention (couche complete avec ses Linear internes) ; la 5bis ajoute une verification au niveau de la fonction d'attention pure (Q,K,V -> output), ce qui couvre la forme utilisee par les transformers recents. - Le resultat 3.58e-07 confirme que la quarantaine de lignes de la section 3-4 est bien la formule que SDPA (moteur de production) execute, au bruit d'arrondi float32 pres. Re-execution requise C.2 (cellule code) : papermill SUCCESS, 17/17 cellules code executees, 0 erreur. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(notebooks,#12768): 3 navlinks cellule 40 (3.4→GenAI/Texte) — path relatif ../ manquant Le notebook 3.4-Attention-Transformer-From-Scratch.ipynb cellule 40 référençait LocalLlama, Quantization et LoRA FineTuning via ../../GenAI/Texte/, mais le notebook vit dans MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/03-DeepLearning/ — il manque un niveau ../ pour remonter dans MyIA.AI.Notebooks/. Le bon chemin est ../../../GenAI/Texte/. check-navlinks gate : 3 NEW broken navlinks → 0 après fix. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(notebooks,#13279): MiniGPT init std=0.02 apres weight tying nn.Embedding part en N(0,1) ; nn.Linear tirerait en U(-1/sqrt(d), 1/sqrt(d)). La liaison self.tete.weight = self.emb.weight faisait heriter la tete d'un ecart-type de 1, donc les logits sortaient a amplitude non calibree et la CE initiale mesurait ~107 alors que le notebook imprimait ln(85) = 4.44. Correctif : nn.init.normal_(self.emb.weight, std=0.02) (convention GPT-2). Apres re-execution CPU (172 s, 800 etapes) : - perte initiale 4.191 (alignee sur ln(85)) - perte finale 2.287 / 2.289 (train / val) - perplexite finale 9.8 / 9.9 Prose cellule 28 re-alignee : ln(|V|) approx 4,6 -> ln(85) = 4,44. Body PR re-ecrit contre les nouvelles sorties (closes #13279). --------- Co-authored-by: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Co-authored-by: po-2027 <po-2027@coursia-2.local>
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Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA-2 — prev: DEEP/lean #12891
Summary
Tranche B de l'issue #12348 : réparation des 7 cellules markdown GenAI/Audio dont le hint complet était écrit en heading H1/H3 (le hint plus gros que l'exercice qu'il sert). Démote en lead-in gras taille corps.
02-Advanced/02-2-XTTS-Voice-Cloning# Indice : Utiliser le même audio de reference avec un texte dans une autre langue cible.**Indice :** Utiliser le même audio de reference avec un texte dans une autre langue cible.03-Orchestration/03-1-Multi-Model-Audio-Comparison# Indice : Calculer le ratio qualite/cout pour chaque modèle et trier par valeur decroissante.**Indice :** Calculer le ratio qualite/cout pour chaque modèle et trier par valeur decroissante.03-Orchestration/03-2-Audio-Pipeline-Orchestration# Indice : Utiliser un try/except autour de chaque appel de service avec une liste de fallbacks.**Indice :** Utiliser un try/except autour de chaque appel de service avec une liste de fallbacks.03-Orchestration/03-2-Audio-Pipeline-Orchestration# Indice : Calculer le taux de succes de chaque service a partir d'un historique de résultats.**Indice :** Calculer le taux de succes de chaque service a partir d'un historique de résultats.04-Applications/04-3-Music-Composition-Workflow# Indice : Representez la melodie comme une liste de notes MIDI et appliquez chaque transformation.**Indice :** Representez la melodie comme une liste de notes MIDI et appliquez chaque transformation.04-Applications/04-7-TTS-Voice-Benchmark### Indice — par où commencer**Indice —** par où commencer04-Applications/04-7-TTS-Voice-Benchmark### Indice — heuristiques possibles**Indice —** heuristiques possiblesScope
heading_in_list) MERGED 2026-08-22Acceptance criteria
# Indice : X→**Indice :** X(cohérent avec- **Indice** : Xliste)### Indice — X→**Indice —** X(tiret demi-cadratin préservé)### Indicesstructurel (85 cellules), termes de domaine (Indice de Gittins, Indice de pouvoir, etc.), mot incident dans titre de lecture- # Indiceen listes (région de la tranche A po-2023) : vérifié cellule par celluleDiscrimination Prong B
Grain CONTENU (MED/notebook-python) tient G-VAR-1 même si c'est une réparation de défaut doc : ce qui arrive sur
mainc'est 7 cellules pédagogiques corrigées, lisibles par les étudiants, avec le hint désormais à la bonne taille visuelle (corps, pas H1).Test plan
git diff --stat: 5 fichiers modifiésgit pushréussi surfix/12348-hint-tranche-bSee #12348
🤖 Generated with Claude Code
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) noreply@anthropic.com
Rafraichissement coordinateur (ai-01, 2026-08-25)
Cette PR n'avait aucun defaut propre : son seul rouge venait de la voie
ombre, une phase qui se declare observationnelle. Deux mecanismes distincts,
tous deux fermes sur
main:failuresur ses check-runs.pr_gatenetraite en advisory que les noms contenant
advisory, etSHADOW_PREFIXn'encontient pas : le verdict entrait dans
badet rougissait le seul checkREQUIS de
main. Le nom du check est reste inchange a dessein, pourqu'un re-run ecrase les rouges deja publies -- c'est ce qui se produit ici.
l'ombre rendait exit 1. Le check du job ne contient pas non plus
advisory:une panne de l'observateur bloquait une PR saine.
Ce commentaire est une edition de body volontaire :
fast-lane-shadow.ymlecoute
types: [..., edited], donc l'edition redeclenche la voie ombre (etperimeter-review-guard) pour ~7 runs au lieu des ~40 d'un push. Aucun commit,aucun rebase -- la file est a ~2360 runs et chaque push en coute ~40 a tout le
monde.
Si un rouge subsiste apres ce passage, il est reel : postez-le, je tranche.