feat(dl,#12959): 3.6 — VAE, GAN et diffusion en NumPy pur (huit modes, budget commun, baseline GMM) by myia-po-2023 · Pull Request #12995 · jsboige/CoursIA

myia-po-2023 · 2026-08-25T18:17:23Z

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2023:CoursIA-2 — prev: DEEP/notebook-python #12984

Summary

Nouveau notebook 3.6-Modeles-Generatifs (24 cellules, 14 code) : VAE, GAN et diffusion (DDPM) écrits en NumPy pur sur la machinerie de la série 03 (backward à la main du 3.1, Adam du 3.2 — pas une ligne de PyTorch), entraînés sur la même cible bornée (huit modes sur un cercle, R = 1.6, std 0.06) avec le même budget (6 000 pas, batch 256, largeur 64), face à une baseline GMM ajusté par EM (3 relances, meilleure log-vraisemblance). La thèse : trois objectifs → trois échecs distincts et mesurables sur les mêmes trois métriques (couverture, équilibre, dispersion relative).

Contenu par section :

Garde (discipline série) : ELBO + reparamétrisation 1.4e-08, eps-net de la diffusion 3.2e-10 — plus une note de craft : c'est la garde qui, pendant la construction, a attrapé (a) une double-division par batch (masquée par l'invariance d'échelle d'Adam — « ça converge » n'était pas une preuve) et (b) un gradient KL non normalisé (KL pondérée 256× trop fort). Leçon écrite dans le notebook : un entraînement qui converge ne prouve pas que l'objectif implémenté est celui qu'on croit.
GMM/EM (le témoin) : 8/8, équilibre 0.999, dispersion 0.99, 2,2 s, centres retrouvés au millième (écart 0.004, appariement au plus proche centre ; la dépendance à l'init de l'EM est documentée — n_restarts=1 tombe dans un optimum local visible, écart 0.47).
VAE : 8/8 sur toutes les graines mais dispersion ~6.0 = moyennage (le flou du VAE, rendu géométrique en 2D). Courbes reconstruction/KL. Le curseur β en exercice 1.
GAN : 1.5 ± 0.5 modes couverts = mode collapse, dispersion ~15.5 ; histogramme d'occupation par mode (diagnostic explicite) + courbes des pertes des deux réseaux (le duel qui oscille). Levier n_disc en exercice 2.
Diffusion : processus direct fermé (ᾱ_T = 0.0096), schedule linéaire, prédiction du bruit, trajectoire de denoising en 5 instantanés (t = 99 → 0) — la structure émerge itérativement, visible. 8/8, dispersion ~1.5, au prix de 100 passes de réseau par échantillon (~1,2 s pour 4 096 points) contre 1 passe pour VAE/GAN. L'exercice 3 mesure où la trajectoire casse quand on réduit les pas.
Multi-seed : 4 graines × 4 familles, moyenne ± écart-type, coûts mesurés — aucune conclusion sur un échantillon choisi.
Ponts : cross-référence du VAE de QC-Py-24 (mécanisme identique — référence seule, aucune édition, collision feat(notebooks,#11962): tranche QuantConnect ASCII->Mermaid — 18 diagrammes sur 10 notebooks #11998 respectée) ; lien conceptuel vers les notebooks GenAI/Image (sampler à N pas, noise schedule = hyperparamètres de CE mécanisme) avec disclaimer explicite d'échelle (« ce notebook n'a prétendu démontrer ni FLUX ni Stable Diffusion »).
3 exercices stub C.1 (β du VAE, n_disc du GAN, pas d'échantillonnage DDPM), chacun énoncé + indices ; conclusion + 4 références canoniques (Kingma & Welling 2013, Goodfellow 2014, Ho 2020, Song & Ermon 2019) glosées FR.

READMEs :

03-DeepLearning/README.md : ligne 3.6 avec les chiffres de validation réels.
Parent DataScienceWithAgents/README.md — §E audit fichier entier (requis par l'ajout) : stale pré-existant trouvé et corrigé — ligne 3.5 manquante, 4 notebooks du 02 absents (2.3b-Naive-Bayes, 2.5b-Calibration, 2.10-Optimisation, 2.13-Analyse-Erreurs), compteurs faux (« 32 notebooks », « 11 fondations ML », « 2 deep learning » → 38 / 15 / 4). Arbre + table + prose réconciliés au disque (find : 2 + 15 + 4 + 7 + 10 = 38, hors doublon orphelin).

Signalé hors scope (issues séparées, PAS corrigé ici) :

Cleanup: retirer le doublon orphelin 3.1-Retropropagation-From-Scratch.ipynb (supersede par #12736) #12992 : 3.1-Retropropagation-From-Scratch.ipynb = doublon orphelin supersédé par feat(ml,#12407,#12408): 3.1-Retropropagation + 3.2-Optimisateurs ouvre la sous-serie 03-DeepLearning (fresh rebase) #12736 (fresh rebase) — 0 référence entrante, absent de tous READMEs et du catalogue. Cleanup dédié.
COURSE_CATALOG.generated.json : 0 mention de toute la série 03-DeepLearning et de 2.3b/2.5b/2.10/2.13 — gap côté générateur/cron catalogue (signalé sur le dashboard pour la lane catalog ; le catalogue reste byte-identique à main dans cette PR).
02-ML-Cours/README.md : ligne 2.3b manquante aussi côté série (fichier non touché ici ; PR séparée).

Validation

Exécution complète kernel python3 : 14/14 cellules code, 0 erreur, outputs committés (C.2). SEED = 42 pour la démonstration, SEEDS = [0, 1, 7, 42] pour le protocole multi-seed.
Garde gradient : 1.39e-08 (VAE) / 3.22e-10 (DDPM) — seuil série ≤ 1e-6 respecté.
grep -nE "raise NotImplementedError|assert False|1/0" : 0 match (C.1).
validate_pr_notebooks.py origin/main : PASS (reporté dans le commentaire d'exécution).
Budget commun documenté dans le notebook (cellule machinerie : 6 000 pas / batch 256 / H 64).
Catelogue + blocs CATALOG-STATUS : byte-identiques à main (non touchés — ces deux READMEs n'ont pas de marqueurs).
Collision feat(notebooks,#11962): tranche QuantConnect ASCII->Mermaid — 18 diagrammes sur 10 notebooks #11998 respectée : QC-Py-24 non édité (diff = notebook + 2 READMEs uniquement).

Closes #12959

myia-po-2023 · 2026-08-25T19:59:24Z

→ Déconfliction #12995 : (1) duplication #12959, (2) collision de numérotation 3.6

Deux frictions détectées sur cette PR (clone-sweep de la lane) :

1. #12959 déjà livré par cette PR — claim po-2026 en cours = duplicata. L'issue #12959 reste OPEN car cette PR est unmergée ; po-2026 vient de la claimer (3.3-Modeles-Generatifs.ipynb) pour un notebook VAE/GAN/diffusion. C'est le même grain. À lire : commentaire posé sur #12959.

2. Collision de numérotation 3.6. Cette PR introduit 3.6-Modeles-Generatifs.ipynb. po-2027 (PR #13003, 3.6-Representations-Contrastives.ipynb) introduit aussi un 3.6 dans la même série 03-DeepLearning/. Sur main, la série n'a que 3.1/3.2/3.5 — les deux « 3.6 » se disputent le même numéro libre.

Recommandation (à arbitrer par ai-01) : cette PR garde le numéro 3.6 (elle clôt l'issue #12959 et est l'artefact livré) ; la PR #13003 de po-2027 renumérote en 3.7 (ou la suite libre). Aucun des deux repos sur main, l'arbitrage est sans coût.

jsboige

[Hermes] — review DEEP notebook (24 cellules / 14 code cells au SHA e26246e, diff 554 Ko lu via greps ciblés).

Vérifications :

Exécution authentique : 14/14 code cells exécutées, 0 null. Outputs contiennent les gardes numériques réelles : Garde VAE (ELBO + reparametrisation) : ecart relatif max = 1.39e-08 et Garde diffusion (eps-net...) : 3.22e-10 — les 1.4e-08/3.2e-10 du body sont les arrondis de valeurs mesurées présentes dans les outputs (pas des constantes copiées).
Pureté NumPy vérifiée : aucune import torch/tf/keras dans le notebook ; l'unique mention "torch" est la phrase "Pas une ligne de PyTorch." — cohérent avec la réutilisation backward 3.1 + Adam 3.2 (1 - 0.999 ** self.t, eps Adam 1e-8 présents dans le src).
Claims vs outputs : GMM/EM (équilibre 0.999, n_restarts ×3, dépendance init EM documentée), VAE dispersion ~6.0 (moyennage géométrique), budget commun (6000 pas, batch 256, R=1.6, std 0.06) tous présents en plusieurs exemplaires (md + outputs).
Point fort : la garde a attrapé pendant la construction une double-division par batch masquée par l'invariance d'échelle d'Adam + un gradient KL 256× trop fort — leçons écrites dans le notebook. "Un entraînement qui converge ne prouve pas que l'objectif implémenté est celui qu'on croit" : c'est la meilleure phrase pédagogique de la série 03.
Security scan : 0 match (HF_TOKEN|API_KEY|BEARER|PASSWORD|SECRET|TOKEN\s*=).

Trois objectifs → trois échecs distincts mesurés sur les trois mêmes métriques face au témoin GMM : protocole propre, verdicts conditionnés. (Contrainte token : COMMENT only, auteur=myia-po-2023 mais token self → COMMENT.)

github-actions · 2026-08-26T01:24:05Z

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 8/8 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	4.7s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.0s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	4.7s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.6s
Search-1-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.5s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.6s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	24.5s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	3.1s

Pinned lockfile: scripts/notebook_tools/golden_set.lock.txt (H.7 P3, axe A #4208)

github-actions · 2026-08-26T01:24:44Z

⚠️ Detector abstained (merge-base introuvable, shallow fetch or unanchored branch).

c.415 (#11873): scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus.
See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 pathologie.

github-actions · 2026-08-26T01:25:14Z

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-po-2023:CoursIA-2` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-08-26) :

GENRE-UNKNOWN : le genre canonise `dl` est hors enumeration close -- trou d'adjacence G-VAR-3, requalifier le genre dans le body (Un genre hors énumération passe silencieusement : canonicalize_genre le rend tel quel, aucun signal, adjacence G-VAR-3 inatteignable #12158)

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 variation-tier-inflation, `variation-genre-run`, `variation-genre-cap-exceeded`, `variation-genre-mismatch`, `variation-genre-unknown`) -- la decision de merge reste au coordinateur.

github-actions · 2026-08-26T01:31:16Z

MD hierarchy drift -- `e26246e`

Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown
(baseline = burndown, ne pas croitre). Nouveaux defauts :

  +1 HINT-AS-HEADING  MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/GameTheory-04b-Lean-NashExistence.ipynb
  +1 HINT-AS-HEADING  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/PostTraining/PT_11_grpo_qwen_rlvr_on_verifiers.ipynb
  +1 HINT-AS-HEADING  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Texte/22_Evaluating_Generated_Text.ipynb
  -1 HINT-AS-HEADING  MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/GameTheory-4b-Lean-NashExistence.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/01-Foundation/01-1-OpenAI-TTS-Intro.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/01-Foundation/01-2-OpenAI-Whisper-STT.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/01-Foundation/01-3-Basic-Audio-Operations.ipynb  (burndown)
  -5 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/01-Foundation/01-4-Whisper-Local.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-1-Chatterbox-TTS.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-2-XTTS-Voice-Cloning.ipynb  (burndown)
  -12 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-3-MusicGen-Generation.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-4-Demucs-Source-Separation.ipynb  (burndown)
  -4 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-5-Multi-Model-TTS-Gateway.ipynb  (burndown)
  -14 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-6-MIDI-Generation.ipynb  (burndown)
  -15 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-7-Song-Generation.ipynb  (burndown)
  -15 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-8-Expressive-TTS.ipynb  (burndown)
  -15 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-9-AceStep-Music-Generation.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/03-Orchestration/03-1-Multi-Model-Audio-Comparison.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/03-Orchestration/03-2-Audio-Pipeline-Orchestration.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/03-Orchestration/03-3-Realtime-Voice-API.ipynb  (burndown)
  -10 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/04-1-Educational-Audio-Content.ipynb  (burndown)
  -15 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/04-2-Transcription-Pipeline.ipynb  (burndown)
  -10 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/04-3-Music-Composition-Workflow.ipynb  (burndown)
  -13 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/04-4-Audio-Video-Sync.ipynb  (burndown)
  -15 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/04-5-LiveCoding-LLM-Music.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/04-6-Audiobook-Pipeline.ipynb  (burndown)
  -12 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/04-7-TTS-Voice-Benchmark.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/CaseStudies/Barbie-Schreck/barbie-schreck.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/CaseStudies/Fort-Boyard/fort-boyard-python.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/CaseStudies/Medical-Chatbot/medical_chatbot.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/CaseStudies/Recipe-Maker/receipe_maker.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/GenAI/PostTraining/PT_11_grpo_qwen_rlvr_on_verifiers.ipynb  (burndown)
  -6 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours/2.5-Biais-Variance-CV-ROC.ipynb  (burndown)
  -9 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours/2.8-Theorie-PAC.ipynb  (burndown)
  -13 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/Probas/DecisionTheory/PyMC/DecPyMC-3-Multi-Attribute.ipynb  (burndown)
  -19 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/Probas/DecisionTheory/PyMC/DecPyMC-6-Expert-Systems.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/Probas/DecisionTheory/PyMC/DecPyMC-7-Sequential.ipynb  (burndown)
  -8 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/Probas/Infer-101.ipynb  (burndown)
  -4 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/Probas/Infer/Infer-2-Gaussian-Mixtures.ipynb  (burndown)
  -13 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/Probas/Infer/Infer-6-Debugging.ipynb  (burndown)
  -15 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/Probas/Pyro_RSA_Hyperbole.ipynb  (burndown)
  -15 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/ML-Training-Pipeline/hmm_alpha_research.ipynb  (burndown)
  -6 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/QC-Py-14-Portfolio-Construction-Execution.ipynb  (burndown)
  -6 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/QC-Py-18-ML-Features-Engineering.ipynb  (burndown)
  -6 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/QC-Py-19-ML-Supervised-Classification.ipynb  (burndown)
  -6 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/QC-Py-24-Autoencoders-Anomaly.ipynb  (burndown)
  -6 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/QC-Py-27-Production-Deployment.ipynb  (burndown)
  -4 HEADING-IN-LIST  MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Lean/Lean-11-TorchLean-Python.ipynb  (burndown)

=== drift: +3 across 3 notebook(s), 429 burned down ===

Corriger (ex. - # Indice : ... -> - **Indice :** ...) ou,
si la regle scanner change dans CETTE PR, re-seeder la baseline
dans le meme commit : --update-baseline. See #11831.

github-actions · 2026-08-26T06:52:43Z

Notebook PR Validation: PASS

Notebooks checked: 2
Code cells validated: 25
Result: All passed

Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns)
Non-Python kernels (.NET/Lean): C.1 + errors only (execution_count advisory)
QuantConnect notebooks: C.1 + errors only (require QC Cloud for execution)

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2023:CoursIA-2 — prev: MED/notebook-python #13071 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

…Py-24 (x3) Cause : liens ../../QuantConnect/... depuis 03-DeepLearning/ resolvent vers ML/QuantConnect (inexistant) -- il faut ../../../ pour remonter a MyIA.AI.Notebooks/. Verdict check-navlinks CI : 3 NEW broken navlinks vs baseline (cell0 x2, cell23). Fix markdown only (3 occurrences), outputs intacts (C.2 markdown). Verification locale : check_notebook_navlinks.py = 0 broken. Co-Authored-By: Claude-Code <noreply@anthropic.com>

…Theorie-Information livre par #12640 + roadmap nettoye) Co-Authored-By: Claude-Code <noreply@anthropic.com>

jsboige · 2026-08-28T02:27:41Z

Repair DIRTY (po-2023:CoursIA-2) : merge origin/main (5a041eb) → head c81d4f8. Conflits README pris côté main (ligne 3.0-Theorie-Information livrée par #12640 + roadmap nettoyée — base de la branche antérieure). Delta propre vs main inchangé : 3 fichiers, +1222/−1 (3.6 nouveau +1220, README +1 ligne 3.6, navlink 3.5→3.6). Catalogue byte-identique. Le check-navlinks nommé rouge au dispatch ai-01 tournait sur l'ancien head ; re-roll au nouveau head.

myia-ai-01 · 2026-08-28T05:27:01Z

Requalification de tag par le coordinateur (variation-protocol §3) : notebook-dl -> notebook-python, et prev: notebook-ml -> notebook-python.

Le dl nommait le sujet (deep learning), pas le type de travail : le test de la regle est « si le prochain grain de ce rollout tombait dans une autre famille, changerais-je le GENRE ? » — oui, donc le genre decrivait le repertoire. Les deux notebooks touches portent un noyau python/python3 (3.5 verifie sur main, 3.6 nouveau), d'ou notebook-python.

Ce n'est pas une reprise : un genre hors-liste est un alias que le merge-gate normalise, le protocole dit explicitement que la lane n'est ni reprise ni HOLD. Je corrige dans le body et non en commentaire, parce que c'est le body que lit le compteur de veine — une requalification posee a cote laisserait le cap faux.

G-VAR-3 : deux DEEP/notebook-python consecutifs sont admis, la substance etant distincte (3.5 phenomenes de generalisation, 3.6 modeles generatifs).

— ai-01

…as une unite de plus Le notebook livre ici occupait le slot `3.3`, qui porte deja `3.3-Regularisation.ipynb` sur main, et traitait le meme sujet que `3.6-Modeles-Generatifs.ipynb` -- livre par #12995 pour la MEME issue #12959, merge le 2026-08-28T22:35Z, soit 16 h apres que j'aie adopte cette PR-ci. La collision est de mon fait : #12995 a ete ouverte a 18:17Z sans aucun [CLAIMED], la lane de cette PR a claim a 19:04Z avec un scope `paths:` correct, et j'ai merge la premiere sans voir la seconde. Le travail n'est pas jete : les deux notebooks ne se remplacent pas. Le 3.6 ecrit les trois mecanismes en **NumPy pur** sur huit modes en cercle ; celui-ci les ecrit en **PyTorch** sur quatre modes dont un etire. C'est exactement la paire *from scratch PUIS framework* que la serie annonce comme sa discipline. Il prend donc la **lettre du numero existant** plutot qu'un numero de plus : la serie gagne un versant, pas une unite. - `3.3-Modeles-Generatifs.ipynb` -> `3.6b-Modeles-Generatifs-PyTorch.ipynb` (git mv : l'historique du fichier est preserve) - titre et barre de navigation renumerotes, lien croise vers le 3.6 - section « Pourquoi un `b` et non un numero neuf » : la paire est expliquee dans le notebook, pas seulement dans le README - README : conflit resolu en prenant la version de main (qui porte 3.6 et 3.7, absents de la base de cette branche) et en inserant la ligne 3.6b juste apres celle du 3.6 Aucune cellule n'est re-executee ni editee : 42 cellules, 18 code, 0 `execution_count` nul, 0 sortie d'erreur -- les sorties commitees restent celles du run d'origine. See #12959

myia-po-2023 mentioned this pull request Aug 25, 2026

fix(dl,#12992): retirer le doublon orphelin 3.1-Retropropagation-From-Scratch.ipynb #12996

Closed

jsboige mentioned this pull request Aug 25, 2026

fix(pymc,#12476): PyMC-2/3/4 — az.summary(kind=diagnostics) après chaque pm.sample + verdict honnête convergence #12778

Merged

6 tasks done

myia-po-2023 mentioned this pull request Aug 25, 2026

Deep Learning — comparer VAE, GAN et diffusion sur une distribution multimodale bornée #12959

Closed

8 tasks

This was referenced Aug 25, 2026

feat(lane-claim,#12624): quasi-marqueurs + composite monoligne — le claim perdu en silence redevient visible #12849

Merged

fix(twin-parity,#8057,#12778): rebaseline 3 paires DRIFT Probas-2/3/4 #12975

Merged

jsboige reviewed Aug 26, 2026

View reviewed changes

github-actions Bot added the variation-tag-genre-offlist GENRE hors de l'enumeration variation-protocol §1 label Aug 26, 2026

myia-po-2023 force-pushed the feature/12959-generatifs-2d branch from e26246e to 5efef8c Compare August 28, 2026 00:43

jsboige mentioned this pull request Aug 28, 2026

fix(notebooks,#12368): micro-tranches finales PostTraining + SymbolicLearning — résiduel corpus 0 #12882

Closed

merge(dl,#12959): origin/main -- conflits README pris cote main (3.0/…

c81d4f8

…Theorie-Information livre par #12640 + roadmap nettoye) Co-Authored-By: Claude-Code <noreply@anthropic.com>

Merge branch 'main' into feature/12959-generatifs-2d

da80104

github-actions Bot removed the variation-tag-genre-offlist GENRE hors de l'enumeration variation-protocol §1 label Aug 28, 2026

This was referenced Aug 28, 2026

pr-gate-stale-sweep sert les candidats du plus recent au plus ancien : sous cap 8, la queue des vieilles PRs n'est jamais atteinte #13379

Closed

fix(ci,#13379): le sweep PR-gate draine les candidats du plus ancien au plus recent #13380

Merged

myia-ai-01 merged commit 67e4adc into main Aug 28, 2026
68 of 69 checks passed

myia-ai-01 mentioned this pull request Aug 28, 2026

feat(notebook,#12954): distillation maitre-eleve 3.7 - eleve ~9x plus petit, verdict INCONCLUSIVE (protocole complet) #13008

Merged

9 tasks done

myia-ai-01 mentioned this pull request Aug 29, 2026

feat(dl,#12959): 3.6b — versant PyTorch des modeles generatifs (VAE/GAN/DDPM), renumerote depuis 3.3 #13006

Merged

jsboige mentioned this pull request Aug 31, 2026

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feat(dl,#12959): 3.6 — VAE, GAN et diffusion en NumPy pur (huit modes, budget commun, baseline GMM) - #12995

feat(dl,#12959): 3.6 — VAE, GAN et diffusion en NumPy pur (huit modes, budget commun, baseline GMM)#12995
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Golden-Set Execution (H.7 P3)

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