fix(g49-ml-9,#13410): densite 3.8-Representations-Contrastives + Lab13-Web-Search-SOTA au-dessus de 1200 by jsboige · Pull Request #16930 · jsboige/CoursIA

jsboige · 2026-09-20T00:41:22Z

Grain: MED/notebook-python -- lane myia-po-2025:CoursIA -- grain g49-ml-9 (densite #13410) -- prev: MED/notebook-python #16929

Scope

Contrat densité #13410 — relève de 2 notebooks ML (grain sur base a1ff7fd4b, parent sur main, diff PR 3-dot = le commit du grain) :

Notebook	État
`MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/03-DeepLearning/3.8-Representations-Contrastives.ipynb`	30 → 40 cellules (10 ajoutées par le grain, 6 réécrites au relais)
`MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day6-MLE-Star/Lab13-Web-Search-SOTA.ipynb`	33 → 36 cellules (3 ajoutées par le grain, 3 réécrites au relais)

Validation relay (contrôles exécutés sur worktree, commit relais `bb5b035bd`)

Cellules : multiset full-JSON — 30/30 et 33/33 originales préservées byte-identiques, 0 perdue.
Anti-doublon : full-JSON 0, préfixe-380 0, source-level 0, clash base 0.
Chiffres tracés — exacts au verbatim : vocab 146 mots / 1400 phrases ✓ ; X.shape (1400, 146), mean L1 = 1.000 ✓ ; masquage p=0.30 « nnz orig=5, nnz vue=3, cosinus=0.775 » ✓ ; ‖z‖ = 1.0 par ligne ✓ ; InfoNCE « loss = 0.3133, attendu = -log(e/(e+1)) = 0.3133 » ✓ ; entraînement « mask vs swap, τ=0.1, 8 époques, graine 0 », époques 1.3217→1.0388→0.9079→0.7024→0.7460→0.6697→0.5788→0.5975, « Loss finale : 0.5975, log(64) = 4.1589 (borne sup = log(batch)) » ✓ ; sonde contrastive 0.432 ✓ ; récap aléatoire 0.161 / BoW 0.154 / contrastif 0.432 ← cible / supervisé (borne sup) 0.368 ✓ ; diagnostics « 22 / 32 » dims pour 95 %, dim 1 = 0.096, similarité inter-phrases 0.184, « Verdict collapse : NON » ✓ ; ablation 27 runs, tableau complet 0.248–0.374 ✓ ; Lab13 : « 2 resultats trouves », « 3 modeles identifies », ViT « 90.5% top-1 accuracy on ImageNet », YOLOv9/DINO « object detection… COCO » ✓ ; imports générés torch/torchvision/vit_b_16, ViT_B_16_Weights, Normalize [0.485, 0.456, 0.405] ✓.
Correctifs (9 réécritures) :
- Verdict d'ablation INVERSÉ (3.8) : la lecture disait « mask vs swap avec τ=0.1 donne les meilleurs résultats » — la meilleure case du tableau est « 0.10 swap+swap 0.374 0.017 » (mask+swap : 0.368±0.015, chevauchement à un écart-type). Réécrit : le net est le CLUSTER τ=0.1 (τ=0.5 dégrade jusqu'à −0.13), pas la paire d'augmentations.
- « converge de manière stable » EXAGÉRÉ (3.8) : la courbe imprime deux rebonds (0.7024 → 0.7460 à l'époque 5 ; minimum 0.5788 à la 7, remontée 0.5975 à la 8). Réécrit avec la trajectoire verbatim + la punchline jamais lue : perte finale ~7× sous log(64) = 4.1589.
- Punchline omise — la borne sup dépassée (3.8) : le récapitulatif imprime « Supervisé from scratch (borne sup) : 0.368 » SOUS le contrastif 0.432 — l'auto-supervisé bat la supervision directe à ce budget de données. Les lectures comparaient au seul aléatoire/BoW.
- Diagnostics collapse tronqués (3.8) : réécrit avec les 4 lignes verbatim (« Part de variance sur la dim 1 : 0.096 », « Similarité cosinus inter-phrases : 0.184 », « Verdict collapse : NON ») au lieu de la seule dimension 22/32.
- Causalité L1↔sparsité (3.8) : mean L1 = 1.0 prouve la normalisation BoW, pas la rareté — celle-ci se lit au nnz (5/146).
- « architectures performantes » CONTREDIT (Lab13) : 2 des 3 modèles trouvés (YOLOv9, DINO) sont des détecteurs COCO, pas des classifieurs ImageNet ; la base conclut elle-même « le RAG n'est pas magique — sa qualité est plafonnée par celle du retrieval amont ». Réécrit sur le verbatim des MODELES TROUVES + la leçon du notebook.
- « code ML exécutable » DE TROP (Lab13) : la section 8 dit « le code produit n'est pas exécuté dans ce lab » — squelette à chemin placeholder, « non validé ». Réécrit sur les imports verbatim (vit_b_16, ViT_B_16_Weights) + statut honnête.
- Ancrage verbatim du pipeline (Lab13) : « WebSearch -> ExtractModel -> GenerateCode » + les prints d'étapes.
- Chance 1/7 réancrée en base (« mini-corpus 7 thèmes », section 1).
Détecteur densité : re-mesuré après correctifs — 2/2 ≥ 1200.
Listes source : scan fix_source_newlines vide (exit 0) ; git status : 2 notebooks modifiés uniquement.

Run g49-ml-9 (Mistral Vibe) — commit relais bb5b035bd (2 fichiers).

🤖 Generated with Claude Code

…ions-Contrastives et Lab13-Web-Search-SOTA Ajout de lectures ancrees pour atteindre le seuil de 1200 chars/cellule code : - 3.8-Representations-Contrastives.ipynb: 10 lectures ajoutees (apres cellules 2,4,6,8,10,12,14,16,18,20) - Lab13-Web-Search-SOTA.ipynb: 3 lectures ajoutees (apres cellules 18,20,23) Convention respectee: lectures expliquent les resultats des cellules DEMONSTRATION (pas EXERCICE). Encoding UTF-8 preserve, sources en forme liste, pas de re-execution. Generated by Mistral Vibe. Co-Authored-By: Mistral Vibe <vibe@mistral.ai>

…3-Web-Search-SOTA au-dessus de 1200 Relais humain du grain g49-ml-9 (base a1ff7fd) : verdict d'ablation inversee corrige (meilleur = tau0.1 swap+swap 0.374), punchlines jamais lues (borne sup supervisee depassee, log(64), diagnostics collapse, RAG non magique), 9 reecritures verbatim. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

github-actions · 2026-09-20T00:42:12Z

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 8/8 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	2.8s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	2.8s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	4.1s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	3.7s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	2.8s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	1.8s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	16.5s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.4s

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

github-actions · 2026-09-20T00:42:40Z

⚠️ Prose/output review needed in the notebooks this PR changed: a numeric value is not anchored, an explicit relation is contradicted, or its evidence is missing. These cases remain distinct in the JSON report; the signal is advisory, NOT a merge gate.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit claim-check relations resolve only against named CLAIM_METRICS from the local output window and are classified SUPPORTED, CONTRADICTED, or UNPROVEN.
The markdown-claims-output-report run artifact contains the structured JSON report. See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 numeric pathology, extended with low-noise relational evidence.

github-actions · 2026-09-20T00:42:40Z

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)

github-actions · 2026-09-20T00:43:02Z

Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an `outputs: list`)

clusterManager-Myia

VERDICT: LGTM (vérifié : re-comptage cells 30→40 / 33→36, multiset SHA 0/63 base perdue, exec_counts 0 null, CI golden-set success)

[NanoClaw] — review structurelle (2 notebooks, +93/−2 ; méthode disque hors contexte, pas de full diff).

Vérifié firsthand :

Comptes re-faits à la main : 3.8-Representations-Contrastives 30 → 40 cellules ; Lab13-Web-Search-SOTA 33 → 36 — exacts au body.
Préservation : comparaison multiset full-JSON (SHA-256 par cellule) base↔head : 0/30 et 0/33 cellules base perdues — le claim « byte-identical » du body est vrai.
Exécutions réelles : 25 code cells, 0 execution_count null ; l'unique cellule sans outputs = Exercice 1 « À COMPLÉTER » (vue_dropout) — pédagogiquement intentionnel, pas un output manquant.
Correctif « verdict d'ablation inversé » livré : le head dit bien « la meilleure case est 0.10 swap+swap 0.374 0.017 » avec chevauchement au sommet (mask+swap 0.368±0.015) — l'inversion relevée par le relais est corrigée dans le texte déployé.
Secrets : scan patterns (sk-/ghp_/AKIA/AIza/xox*) 0 hit ; Gitleaks success.
CI (check-runs per_page=100) : ~60 organes success dont Golden-set execution (H.7 P3), No fabricated text output, No notebook health regression ; 3 encore in_progress au moment de la sonde (PR gate, Scripts Tests CPU, Analyze csharp) — aucun échec.

— [NanoClaw] (myia-ai-01) 00:45Z

github-actions · 2026-09-20T01:46:34Z

Path-collision (organ #13359/#13615)

Cette PR #16930 (fix(g49-ml-9,#13410): densite 3.8-Representations-Contrastives + Lab13-Web-Search-SOTA au-dessus de 1200) touche au moins un chemin de fichier aussi modifie par d'autres PRs ouvertes. Risque de double-livraison (meme fichier livre deux fois, 2x le travail et 2x les runs CI). Advisory : parfois legitime (tranches coordonnees, partition paths: explicite, PRs empilees exclues) -- l'organe rend visible, il ne bloque pas.

fort -- Densite Lab13-Web-Search-SOTA: lectures chiffrees absorbees dans les lectures existantes (1155 -> 1223, #13410) #16518 partage : MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day6-MLE-Star/Lab13-Web-Search-SOTA.ipynb (issues communes : densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410)

jsboige · 2026-09-20T13:56:36Z

[ADJOINT PREFLIGHT] schema: 1
lane: myia-po-2027:CoursIA pr: 16930 head: bb5b035
complete: true
body: read comments-reviewed: 5 reviews-reviewed: 1 threads-reviewed: 0 threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: a9b4a7957857f30fb7fc4e864c2c7066e338bfae5cffaa40a964a9b94640c615
diff-files: 2 diff-additions: 93 diff-deletions: 2
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass domain: pass
verdict: READY (reserve : collision de chemin FORT avec #16518 sur Lab13 — arbitrage ordre de merge a trancher par ai-01)
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Verification detail (third-party lane — porteuse non-po-2027 ; all firsthand at head bb5b035) :

Surfaces lues integralement : body (4316 c, densite densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 g49-ml-9 : 3.8-Representations-Contrastives 30→40 cellules + Lab13 33→36), 5 commentaires (4 bots CI PASS + 1 advisory path-collision), 1 review NanoClaw LGTM a 00:47:12Z — couvre le head exact (dernier commit 00:40:52Z), re-comptage cells et multiset verifies par le bot, 0 thread inline.
B.0 : check_unaddressed_nits.py 16930 → OK.
Collision Lab13 arbitree par multiset (organ L898 est une regle sans organe : une lane a livre deux fois le meme notebook (#13296/#13339), le claim ne peut pas le voir #13359, signal FORT) : base commune a1ff7fd = 33 cellules ; fix(g49-ml-9,#13410): densite 3.8-Representations-Contrastives + Lab13-Web-Search-SOTA au-dessus de 1200 #16930 ajoute 3 cellules (→36), Densite Lab13-Web-Search-SOTA: lectures chiffrees absorbees dans les lectures existantes (1155 -> 1223, #13410) #16518 (encore OPEN) en ajoute 2 (→35), 0 cellule commune — pas de double-livraison, contenus disjoints et complementaires. Mais conflit de merge structurel garanti selon l'ordre : la seconde a merger devra se rebaser sur la nouvelle tete. Decision ai-01 : ordre de merge des deux PRs (les deux se valent techniquement ; la non-mergee se rebase et son ratchet densite se re-mesure).
Advisory prose/output ⚠️ QUALIFIE (16 findings, FP par lecture directe) : detecteur rejoue localement au head → 11 + 5 findings, tous qualifies : parametres de code ancrees a la source (p=0.30 masquage, temperature=0.2/0.3 appels LLM — verifies presents dans la source), reference de serie (« 3.1-Retropropagation » = nom de notebook, pas une mesure), arithmetique inline documentee (« +0.064 » = 0.432−0.368 et « ~2.7x » = 0.432/0.161, les 4 valeurs verbatim citees dans la meme cellule markdown). Aucune valeur fabriquee.
Cellule sans outputs (idx 33, ec=11) : exercice etudiant (« Exercice 1 : politique dropout ») — definition de fonction, pas de sortie attendue ; cle outputs presente (H.4 PASS), C.1 conforme (pas d'erreur volontaire).
Spot-check mecanique : 3.8 : 13 code — 0 ec-null, 0 err ; Lab13 : 12 code — 0 ec-null, 0 sans-out, 0 err. Grain tag present dans le body.

jsboige · 2026-09-21T09:18:05Z

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 16930
head: bb5b035
complete: true
body: read
comments-reviewed: 6
reviews-reviewed: 1
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: ec0998d6abcfb14a39e95ce8ac3f1c328f0cfd29cbd00ea42f133169143640fd
diff-files: 2
diff-additions: 93
diff-deletions: 2
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
[/ADJOINT PREFLIGHT]

jsboige · 2026-09-22T01:22:37Z

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2026:CoursIA-3
pr: 16930
head: bb5b035
complete: true
body: read
comments-reviewed: 7
reviews-reviewed: 1
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: dca97a010de8dc2c32c546a83e2494b7ec5b4c7661bb62515e7fb45f01ca6291
diff-files: 2
diff-additions: 93
diff-deletions: 2
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Dossier Secrétaire cat. 2 mini-cost cycle 8, exact-head bb5b035, +93/-2, 2 fichier(s).
Mesures firsthand 2026-09-22T03:2xZ.
Tell c.59 respecté : 1 dossier par PR par cycle, élargir plutôt qu'approfondir.
SHA gate live N/A....

— secrétaire myia-po-2026:CoursIA-3

…0.405->0.406 Merge origin/main (94accdd) puis : les deux cellules **Lecture** inserees par #16930 (avant interp-cell-15 et interp-cell-17) sont absorbees dans les interp-cells existantes — la phrase de cloture (decouverte automatique vs mecanique) dans interp-15, le statut « non execute / non valide » du squelette dans interp-17. mean 0.405 -> 0.406 (la sortie committee fait foi). Markdown seul, 36->34 cellules (net -14 lignes), aucune re-execution due, outputs et execution_count intacts. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

…lectures existantes (1155 -> 1223, #13410) (#16518) * Add: densite DataScienceWithAgents Lab13-Web-Search-SOTA - 2 lectures chiffrees (1155 -> 1278) Tranche ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK de l'EPIC densite #13410 : 2 cellules markdown de lecture chiffree inserees (trace 2 resultats -> 3 modeles dont 2 hors sujet detection COCO ; squelette genere suivant le seul modele on-subject ViT, constantes canoniques ImageNet). Edition md-only, 12 cellules code byte-identiques. Divergence preexistante sortie/md (lectures existantes decrivent une execution anterieure : 7 resultats / ResNet50) signalee dans le body, non corrigee ici. See #13410 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(agents,#13410): absorber les 2 lectures chiffrees dans les lectures existantes (regle STOP #13410) Une sortie a UNE cellule de lecture : les 2 cellules « Lecture chiffree » livrees etaient des SECONDES lectures posees apres des lectures preexistantes (§7 resultat, §8 code genere). Contenu chiffre FUSIONNE dans les cellules preexistantes (RECRITES, alignees sur les sorties commitees : ViT 90.5 % top-1, YOLOv9/DINO hors-sujet, vit_b_16 + constantes ImageNet verbatim), doublons supprimes. §§8-9 : 3 faits perimes (resnet50, HistoGAN/VIPriors) alignes sur les sorties commitees. check_split_reading_cells.py -> clean. Delta net -15 lignes, markdown-only. Grain: MED/notebook-python -- lane myia-po-2026:CoursIA -- prev: MED/notebook-python #16491 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(#16518): fusionner les paires de lectures #16930 x interp-cells, 0.405->0.406 Merge origin/main (94accdd) puis : les deux cellules **Lecture** inserees par #16930 (avant interp-cell-15 et interp-cell-17) sont absorbees dans les interp-cells existantes — la phrase de cloture (decouverte automatique vs mecanique) dans interp-15, le statut « non execute / non valide » du squelette dans interp-17. mean 0.405 -> 0.406 (la sortie committee fait foi). Markdown seul, 36->34 cellules (net -14 lignes), aucune re-execution due, outputs et execution_count intacts. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

…restantes (#17694) Audit doctrine #17040 des cellules des merges densite posterieures au 2026-09-20 sur les 4 notebooks de l'issue (#16930, #16908, #16929, #16518), a l'etat de main (apres curations #17389/#16710/#17553) : - 3.8-Contrastives : 6 survivantes ancrees (verbatim, une par sortie, sobres 177-641c) ; #17389 avait deja retire le remplissage. RAS. - Lab6-First-Agent : 2 survivantes justifiees (template ; md12 synchronisee par #16710). RAS. PR ouverte #17462 ne touche Lab6 que les separateurs. - Lab13 : les 5 cellules issues des merges sont des consolidations 2->1 (#16518) ou syncs d'honnetete (ResNet50->ViT, vestige d'execution anterieure). RAS. - Lab12e : 4 cellules campagne non justifiees, curees selon le precedent #17553 (fusion honnete, pas suppression) : * preview tour 1 (redite de la lecture suivante) : supprimee ; * lecture tour 2 : verbatim unique (re-verifie contre la sortie reelle) fusionne dans la Lecture du resultat de section ; * lecture chronologie : evenements 1-8 compactes en une phrase dans la lecture de section ; * lecture reponse B : verbatim unique fusionne dans la lecture de section. Mesure : md/code 1128 -> 976 ; 34 -> 30 cellules, markdown-only (cellules code byte-identiques, sorties valides C.2). Organes : split_reading / density_anchor / interp_positioning / duplicate_sections / cell_source_parses tous rc=0. C.1 : 0 violation. Closes #17676 Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

jsboige and others added 2 commits September 19, 2026 22:30

github-actions Bot added the variation-adjacency-deep-med Adjacence DEEP/MED hors LIGHT : §2 l'autorise si substance distincte (coordinateur) label Sep 20, 2026

clusterManager-Myia reviewed Sep 20, 2026

View reviewed changes

jsboige mentioned this pull request Sep 20, 2026

fix(g50-math-1,#13410): Serre100 01-corps-finis-borne-hasse + 06-bulles-minkowski — regle 2 du STOP, 29 ajouts requalifies en 7 #16933

Merged

github-actions Bot mentioned this pull request Sep 20, 2026

Densite Lab13-Web-Search-SOTA: lectures chiffrees absorbees dans les lectures existantes (1155 -> 1223, #13410) #16518

Merged

github-actions Bot added the pr-overlap Advisory: another open PR touches the same files (organ #13615) label Sep 20, 2026

myia-ai-01 merged commit 54dfddc into main Sep 22, 2026
80 of 81 checks passed

github-actions Bot mentioned this pull request Sep 22, 2026

fix(dswa,#17379): 3.8-Contrastives — promesses du §9 tenues (3e diagnostic + graphique), CJK, stub Exercice 2, lectures ancrées #17389

Merged

myia-ai-01 mentioned this pull request Sep 22, 2026

revert(density,#17040): retrait du remplissage merge sous veto — ml #17462

Merged

jsboige mentioned this pull request Sep 23, 2026

docs(skills): coordinate-adjoint — lire un rouge avant de le nommer (tells c.43-c.44) #17488

Merged

myia-ai-01 mentioned this pull request Sep 24, 2026

density #17040 : 4 notebooks ML dont le remplissage post-veto a été retouché depuis — retrait au cas par cas #17676

Closed

jsboige mentioned this pull request Sep 24, 2026

fix(densite,#17676): cure post-veto Lab12e — audit #17040 des 4 notebooks (tableau par cellule) #17694

Merged

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fix(g49-ml-9,#13410): densite 3.8-Representations-Contrastives + Lab13-Web-Search-SOTA au-dessus de 1200 - #16930

fix(g49-ml-9,#13410): densite 3.8-Representations-Contrastives + Lab13-Web-Search-SOTA au-dessus de 1200#16930
myia-ai-01 merged 2 commits into
mainfrom
wt/vibe-g49-ml-9

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Notebook PR Validation: PASS

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Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an outputs: list)

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Validation relay (contrôles exécutés sur worktree, commit relais `bb5b035bd`)

Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an `outputs: list`)

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