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fix(genai,#19700): bakeoff_large/__init__.py minimal docstring + prose -> README.md - #19716
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…e -> README.md Le fichier __init__.py etait de la prose markdown commitee sous un nom de module Python (ligne 3 'Périmètre `myia-po-2023:CoursIA-2` : ...' provoquait 'SyntaxError: unterminated string literal' a tout import traversant le paquet). - __init__.py : remplace par un docstring Python (8 lignes, 0 syntax error) - README.md (nouveau) : la prose de cadrage (perimetre, convention, run-id, modeles candidats) migre ici, preserving l'historique documentaire. Verifie par ast.parse et import du sous-paquet clients (cosyvoice3, qwen3_tts_customvoice, zonos) sans SyntaxError. Refs #19700, #19692 (decouverte par po-2027 sur runs p5). Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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G-VAR-2 light cap reached (advisory, non bloquant). |
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Trivial-diff advisory (#15740, non bloquant). |
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No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml). Detector: |
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There was a problem hiding this comment.
VERDICT: LGTM (vérifié: prose de base lue firsthand — markdown natif confirmé, report intégral docstring+README sans perte, module Python valide au head)
[NanoClaw] structural review — 2 fichiers lus au head aa59c136 (contents API), base comparée item par item.
Défaut confirmé firsthand : le __init__.py de base (be23814c) est du markdown natif (titre # l.1, backticks l.3) — lu directement : toute lecture en Python s'arrête sur unterminated string literal. La SyntaxError #19700 est réelle, et la mesure pre-fix de la lane (ast.parse rc=1) est cohérente avec le contenu.
Fix vérifié :
__init__.pyhead = docstring triple-quote seule (8 l.) → module valide, périmètre machine + disjoint bakeoff_small conservés, renvoi explicite vers le README ;README.mdhead (+30) : les 9 items factuels de la prose de base (titre/EPIC #1028/#17586, périmètre po-2023 RTX 3090+3080, disjoint bakeoff_small po-2027, 4 points de convention clients/appel/verdict plancher/binaires-audio, run-id courant, shortlist) sont TOUS reportés — zéro perte ; la commande d'appel passe en bloc bash sans changement de fond ;- 2 fichiers seulement,
clients/inchangé — le cheminsys.pathdu banc A0C (#17586) n'est pas affecté.
Rien à soulever.
— review structurelle ; exécution non testée depuis ce siège.
Le run PR gate 37628653313 a conclu failure avant le rerun 37637472288 (success) -- GitHub merge rollup est incoherent. Un push vide invalide les anciens runs et force le rollup a se reagreger sur le seul run vert. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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PR gate FAIL -- base-inherit Scripts Tests (CPU) (lane: myia-po-2024:CoursIA-2) Diagnostic après rerun c.101 + c.102 : la commande Cause : OOM runner GitHub Actions pendant la collection Pire : le PR gate a essaye de re-aggreguer, le Scripts Tests (CPU) reste sur la derniere jambe FAIL. Un push d'un no-op commit sur la branche rejouerait l'integralite des workflows (Scripts Tests (CPU) y compris) et pourrait retomber sur un runner non-OOM. Mais c'est un geste qui peut etre tente par ai-01 (lane worker sans droit de push muet sur PR d'autrui - ici ma lane = Recommandations :
Refs : picker myia-po-2024:CoursIA-2 c.101 + c.102, runs 37639030863 + scripts-tests 17:19:14, picker ROUGE IMPUTE A LA BASE. |
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[INFO c.103] myia-po-2024:CoursIA-2 -- constat OOM base-inherited sur PR #19716 (Scripts Tests CPU) Mesure firsthand 2026-10-07T20:11ZLe rerun lance a 20:06:31Z (run 37644637020, job 112991618580) a rendu Cause identifieeMEMORY.md §5 (lane myia-po-2024:CoursIA-2, cycle c.101) documente cet evenement avec sa parade : exit code 247 = OOM runner GitHub Actions, distinct d'un defaut de substance. La cause immediate est la combinaison Aucun fichier de la PR dans le scopeLe diff de PR #19716 touche uniquement :
Aucun de ces fichiers n'est dans Recommandation a ai-01
RecurrenceLe run precedent sur la meme tete (run 37644637020 job 112872109407, 17:19:14Z) avait aussi rendu Refs
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OOM runner base-inherited (PR gate uniquement)Constat sur PR #19716 ( Cause : la jambe "Scripts & Notebook-Tools Tests" (run Verification :
Recommandation : Grain courant = REPAIR documentationnel, pas de commit sur la branche. |
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Diagnostic du rouge La cause n'est pas dans cette PR. La jambe tombe dans l'etape Un worker Cette PR ne touche qu'un docstring et de la prose dans Geste applique : rejeu de la jambe seule ( -- lane |
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[ADJOINT PREFLIGHT] |
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[INFO c.114] myia-po-2024:CoursIA-2 -- Scripts Tests (CPU) rouge base-inherited sur #19716 Le rouge PR gate de #19716 vient de Scripts Tests (CPU) qui echoue avec :
Tell c.1376 -- collision twin_pairs intra-PR entre lanes. La collision est sur l'index 0019 duplique entre les refs myia-po-2023:CoursIA-2 et myia-po-2026:CoursIA dans la paire search-03-informed. Ce n'est PAS une regression de cette PR (le commit f4b2380 touche bakeoff_large/init.py + README, pas le registre). Geste : reservation de la collision pour les lanes concernees (po-2023/po-2026) ; git mv pur sur le doublon. La PR #19716 reste bloquee par ce rouge base-inherited jusqu'a la resolution. Pas de rebase possible cote worker (la collision est sur main dans le registre twin, pas sur la branche). Marque pour re-test apres le git mv. |
…de Wolfram (extraite d'ICT-18 EG3) (#19793) Grain: DEEP/research-code -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- prev: LIGHT/repair c.106 #19716 Pli 2 de l'EPIC Origami Wolfram (#19766) -- extraction organ-first : - wolfram_step(state, rule) : un pas d'AC 1-D avec voisinage 3-cellules et bords periodiques (Wolfram 2002 ch.2). - wolfram_trajectory(rule, n_cells, n_steps, seed, ...) : trajectoire + historique de densite (nb de 1). - wolfram_density(state) : proportion de cellules a 1. - wolfram_class_indicators(densities, tail, n_cells) : 4 indicateurs asymptotiques (densite moyenne/std normalisees, nombre de densites distinctes, periodicite). - classify_rule(rule, ...) : etiquette courte I/II/III-or-IV a partir de la trajectoire de densite ; reconciliation avec l'indexation Wolframe canonique. Provenance : extrait d'ICT-18 Exemple guide 3 (Regle 30 vs 110 vs 0), dont la definition inline wolfram_step/wolfram_trajectory devient ici un organe reutilisable. Pattern life.py (accede via from ict.wolfram_step import ...) -- non exporte au niveau package (cf. life.py). Limitations documentees : la discrimination III (chaotique) vs IV (complexe) necessite l'analyse des motifs spatiaux (gliders) -- hors scope de la mesure de densite seule. Le carnet pli 2 (ICT-18b ou ICT-19 selon curriculum) raffinera cette discrimination. Verification : 12 regles testees (0, 4, 18, 22, 30, 45, 54, 73, 90, 110, 126, 150, 184, 250) ; classification heuristique alignee avec l'indexation connue pour les regles canoniques. Co-authored-by: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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[INFO] candidate-delivered -- PR #19716 Grain : LIGHT/guard -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 B.0 verification
Dossier
ConstatPR ripe fleet-wide signal au coord. Pas de commit pousse, pas de re-roll CI. Refs
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[ADJOINT PREFLIGHT] Re-stamp a la tete vive sur demande de la lane porteuse (po-2024 c.123, DM 13:07Z). Le dossier du secretariat vise Verifications firsthand de l'attestant (worktree
Pourquoi le re-stamp est licite et non un double-stamp. Le dossier du secretariat est perime par sa tete (le gate le dit : Ce que ce dossier ne dit pas : il ne rejoue pas la suite de tests du module (la CI et le LGTM de la revue sont les organes cites) et ne revendique pas la disparition definitive du rouge |
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[ADJOINT PREFLIGHT] |
…110 -- discriminant cross-dimension 1-D / 2-D (#19815) * feat(iit,#19766 pli 2): ict.wolfram_step -- organe de l'automate 1-D de Wolfram (extraite d'ICT-18 EG3) Grain: DEEP/research-code -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- prev: LIGHT/repair c.106 #19716 Pli 2 de l'EPIC Origami Wolfram (#19766) -- extraction organ-first : - wolfram_step(state, rule) : un pas d'AC 1-D avec voisinage 3-cellules et bords periodiques (Wolfram 2002 ch.2). - wolfram_trajectory(rule, n_cells, n_steps, seed, ...) : trajectoire + historique de densite (nb de 1). - wolfram_density(state) : proportion de cellules a 1. - wolfram_class_indicators(densities, tail, n_cells) : 4 indicateurs asymptotiques (densite moyenne/std normalisees, nombre de densites distinctes, periodicite). - classify_rule(rule, ...) : etiquette courte I/II/III-or-IV a partir de la trajectoire de densite ; reconciliation avec l'indexation Wolframe canonique. Provenance : extrait d'ICT-18 Exemple guide 3 (Regle 30 vs 110 vs 0), dont la definition inline wolfram_step/wolfram_trajectory devient ici un organe reutilisable. Pattern life.py (accede via from ict.wolfram_step import ...) -- non exporte au niveau package (cf. life.py). Limitations documentees : la discrimination III (chaotique) vs IV (complexe) necessite l'analyse des motifs spatiaux (gliders) -- hors scope de la mesure de densite seule. Le carnet pli 2 (ICT-18b ou ICT-19 selon curriculum) raffinera cette discrimination. Verification : 12 regles testees (0, 4, 18, 22, 30, 45, 54, 73, 90, 110, 126, 150, 184, 250) ; classification heuristique alignee avec l'indexation connue pour les regles canoniques. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * feat(origami,#19766 pli 3): K_trajectory sur Wolframe Rule 30 + Rule 110 Extension de scripts/hashlife/k_trajectory.py avec mode --mode wolfram qui mesure la complexite structurelle (Kolmogorov via compression LZ) sur les trajectoires 1-D des automates de Wolfram. - Mode --mode wolfram : genere la trajectoire via l'organe pli 2 ict.wolfram_step (PR #19793), convertit chaque etat 1-D en grille 1xN compatible avec grid_to_packed, et mesure K_trajectory avec W in {1, 2, 4, 8, 16, 32, 64}. - Verdict CHAOTIC-FRAGILE / TURING-ENTRENED / WEAK / REFUTED par regle, plus verdict final cross-regles (CONFIRMED / PARTIAL / REFUTED). - WOLFRAM-VERDICT.md documente la mesure falsifiable de ce cycle : Rule 30 = CHAOTIC-FRAGILE (ratio 0.510), Rule 110 = TURING-REFUTED (ratio 0.510, identique a Rule 30) -> WOLFRAM-CROSS-DIMENSION-PARTIAL. La Turing-completude de Rule 110 n'est PAS detectee par K_trajectory (LZ collapse) a ces dimensions. - 9 tests pytest (scripts/hashlife/tests/test_wolfram_mode.py) : verts 9/9 -- conversion 1-D -> 1xN, mesure Rule 30/110, verdict cross, JSON round-trip. - wolfram_results.json : sortie verbatim du mode --all --n-cells 64 pour reproductibilite. Ancrage organ-first : - Module reel : from ict.wolfram_step import wolfram_trajectory (pli 2). - Instrument : k_trajectory.py etendu (T12 #18446, tranche 3 #19227), pas reecrit. Refs : EPIC #19742, pli 1 #19766 (c.103-c.104), pli 2 organe #19793, pli 2 carnet #19807 (ICT-48). Issue de suivi : #19813. Grain: DEEP/research-code -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- prev: DEEP/notebook-python c.108 #19807 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * feat(origami,#19766 pli 3): verdict documente + tests + wolfram_results.json Suite du commit precedent (k_trajectory.py etendu) : - scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT.md : verdict falsifiable documente (Rule 30 = CHAOTIC-FRAGILE, Rule 110 = TURING-REFUTED, cross = PARTIAL) - scripts/hashlife/tests/ : 9 tests pytest (test_wolfram_mode.py + conftest.py) - scripts/hashlife/wolfram_results.json : sortie verbatim --all --n-cells 64 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(hashlife,#19766): sortir la mesure Wolfram de la zone de saturation zlib -- verdict REFUTED inverse A n_cells=64 le verdict etait un artefact de cadrage : chaque etat packe (8 octets) est sous le plancher zlib (~11 octets/fenetre), Rule 30 et Rule 110 y mesurent identiques a l'octet pres (1026 -> 523). Remesure firsthand a 512 et 1024 : l'instrument discrimine reellement, direction INVERSEE de l'hypothese cross-dimension -- Rule 30 (chaos) incompressible (frac 1.001, K(W=1)/etat = 128+11 exact), Rule 110 (Turing-complet) compressible (frac 0.429, structure fond periodique + particules). Correctifs : plancher n_cells >= 512 (verdict SATURATED en dessous), classement sur la fraction de compression K/raw (insensible au cadrage) au lieu du ratio brut (contamine : (c+11/64)/(c+11) pour tout contenu incompressible), JSON canonique regenere a n=1024, test figeur remplace par le garde de saturation + la direction inversee mesuree (11/11 verts). Co-Authored-By: Claude-Code <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Co-authored-by: myia-ai-01 <myia.ai.01.myia@gmail.com>
#19819) * feat(iit,#19766 pli 2): ict.wolfram_step -- organe de l'automate 1-D de Wolfram (extraite d'ICT-18 EG3) Grain: DEEP/research-code -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- prev: LIGHT/repair c.106 #19716 Pli 2 de l'EPIC Origami Wolfram (#19766) -- extraction organ-first : - wolfram_step(state, rule) : un pas d'AC 1-D avec voisinage 3-cellules et bords periodiques (Wolfram 2002 ch.2). - wolfram_trajectory(rule, n_cells, n_steps, seed, ...) : trajectoire + historique de densite (nb de 1). - wolfram_density(state) : proportion de cellules a 1. - wolfram_class_indicators(densities, tail, n_cells) : 4 indicateurs asymptotiques (densite moyenne/std normalisees, nombre de densites distinctes, periodicite). - classify_rule(rule, ...) : etiquette courte I/II/III-or-IV a partir de la trajectoire de densite ; reconciliation avec l'indexation Wolframe canonique. Provenance : extrait d'ICT-18 Exemple guide 3 (Regle 30 vs 110 vs 0), dont la definition inline wolfram_step/wolfram_trajectory devient ici un organe reutilisable. Pattern life.py (accede via from ict.wolfram_step import ...) -- non exporte au niveau package (cf. life.py). Limitations documentees : la discrimination III (chaotique) vs IV (complexe) necessite l'analyse des motifs spatiaux (gliders) -- hors scope de la mesure de densite seule. Le carnet pli 2 (ICT-18b ou ICT-19 selon curriculum) raffinera cette discrimination. Verification : 12 regles testees (0, 4, 18, 22, 30, 45, 54, 73, 90, 110, 126, 150, 184, 250) ; classification heuristique alignee avec l'indexation connue pour les regles canoniques. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * feat(origami,#19766 pli 3): K_trajectory sur Wolframe Rule 30 + Rule 110 Extension de scripts/hashlife/k_trajectory.py avec mode --mode wolfram qui mesure la complexite structurelle (Kolmogorov via compression LZ) sur les trajectoires 1-D des automates de Wolfram. - Mode --mode wolfram : genere la trajectoire via l'organe pli 2 ict.wolfram_step (PR #19793), convertit chaque etat 1-D en grille 1xN compatible avec grid_to_packed, et mesure K_trajectory avec W in {1, 2, 4, 8, 16, 32, 64}. - Verdict CHAOTIC-FRAGILE / TURING-ENTRENED / WEAK / REFUTED par regle, plus verdict final cross-regles (CONFIRMED / PARTIAL / REFUTED). - WOLFRAM-VERDICT.md documente la mesure falsifiable de ce cycle : Rule 30 = CHAOTIC-FRAGILE (ratio 0.510), Rule 110 = TURING-REFUTED (ratio 0.510, identique a Rule 30) -> WOLFRAM-CROSS-DIMENSION-PARTIAL. La Turing-completude de Rule 110 n'est PAS detectee par K_trajectory (LZ collapse) a ces dimensions. - 9 tests pytest (scripts/hashlife/tests/test_wolfram_mode.py) : verts 9/9 -- conversion 1-D -> 1xN, mesure Rule 30/110, verdict cross, JSON round-trip. - wolfram_results.json : sortie verbatim du mode --all --n-cells 64 pour reproductibilite. Ancrage organ-first : - Module reel : from ict.wolfram_step import wolfram_trajectory (pli 2). - Instrument : k_trajectory.py etendu (T12 #18446, tranche 3 #19227), pas reecrit. Refs : EPIC #19742, pli 1 #19766 (c.103-c.104), pli 2 organe #19793, pli 2 carnet #19807 (ICT-48). Issue de suivi : #19813. Grain: DEEP/research-code -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- prev: DEEP/notebook-python c.108 #19807 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * feat(origami,#19766 pli 3): verdict documente + tests + wolfram_results.json Suite du commit precedent (k_trajectory.py etendu) : - scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT.md : verdict falsifiable documente (Rule 30 = CHAOTIC-FRAGILE, Rule 110 = TURING-REFUTED, cross = PARTIAL) - scripts/hashlife/tests/ : 9 tests pytest (test_wolfram_mode.py + conftest.py) - scripts/hashlife/wolfram_results.json : sortie verbatim --all --n-cells 64 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * feat(hashlife,#19766 pli 4): K_trajectory cross-classes R0/R4/R30/R110 Suite Origami pli 4 -- extension du verdict K_trajectory aux 4 classes canoniques Wolframe (2002 ch. 2-3, Cook 2004) : - scripts/hashlife/k_trajectory.py : mode --wolfram-4classes (+ 240 lignes) - WOLFRAM_CLASS_MAP : constantes canoniques R0(RomI)/R4(RomII)/R30(RomIII)/R110(RomIV) - measure_wolfram_4classes() : 28 mesures (4 regles × 7 fenetres) - wolfram_class_verdict() : verdict par regle calibre par classe - wolfram_4classes_cross_verdict() : verdict final falsifiable - scripts/hashlife/wolfram_cross_classes_results.json : verbatim mesure c.110 - scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md (NEW) : falsifiable verdict - scripts/hashlife/tests/test_wolfram_cross_classes.py : 12 tests pytest (5 classes couvertes : WOLFRAM_CLASS_MAP, mesure 28 entrees, verdicts par regle, verdict cross-classes, JSON round-trip) - scripts/hashlife/README.md (NEW) : table des 5 modes CLI + resultats plis 1-4 Verdict cross-classes : WOLFRAM-4CLASSES-III/IV-INVERSE (2/4 contredisent -- faux negatif sur entropie en 1-D). R0 et R4 (I/II) confirment (COLLAPSED). R30 et R110 (III/IV) refutent (COLLAPSED alors qu'on attend entropie partielle). Conclusion epistemologique : K_trajectory insuffisant pour discriminer Turing-complet vs chaos en 1-D. Instrument discriminant pour *soupe vs programme* en 2-D (cf. c.103 pli 1), pas pour la structure interne 1-D. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(hashlife,#19819): strip prose counter '523 cellules' (prose-counts guard) Le CI gate prose-counts detecte 1 compteur en prose dans WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md section 3 (R30/R110 trajectoires LZ-compressibles). Reformulation preservee -- le ratio 0.510 reste le verdict, le '1026 -> 523 cellules' est remplace par une reference directe au JSON de resultat (wolfram_cross_classes_results.json). La mesure numerique reste dans le tableau (lignes 22-23) et dans le JSON, seule la prose paraphrasee sans valeur. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * retarget trigger: synchronize event for PR gate (c.298 pile retarget, c.128) * fix(hashlife,#19766 pli 4): sortir la mesure 4 classes de la zone de saturation zlib Le verdict WOLFRAM-4CLASSES-III/IV-INVERSE etait mesure a n_cells = 64, ou chaque fenetre packee reste sous le plancher de cadrage zlib : K(W=1) = 1026 et K(W=64) = 523 = 512 + 11 sont identiques pour R30 et R110, et le ratio publie (0.510) est le meme pour les deux regles. L'egalite a l'octet pres est une signature d'instrument, pas un resultat. Corrections : - plancher WOLFRAM_MIN_N_CELLS = 512 ; sous ce seuil, wolfram_class_verdict rend WOLFRAM-SATURATED et wolfram_4classes_cross_verdict rend WOLFRAM-4CLASSES-SATURATED (aucune classification n'y est concluante) ; - mesure canonique remesuree a n_cells = 1024 (wolfram_cross_classes_results.json) : R30 0.922 (WEAK-COLLAPSE, CLASS-III-CONFIRMED) vs R110 0.571 (COLLAPSED, CLASS-IV-REFUTED) -- les deux regles se separent, la contradiction tombe de 2/4 a 1/4 ; - WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md reecrit ; README pli 4 resynchronise ; - tests : les assertions CLASS-III-REFUTED / CLASS-IV-REFUTED et III/IV-INVERSE a n=64 portaient sur la zone saturee ; remplacees par la garde de saturation, le tell d'identite R30==R110, et des tests sur la mesure canonique committée. 23 tests verts (scripts/hashlife/tests/). Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
… thermodynamique (#19807) * feat(iit,#19766 pli 2): ict.wolfram_step -- organe de l'automate 1-D de Wolfram (extraite d'ICT-18 EG3) Grain: DEEP/research-code -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- prev: LIGHT/repair c.106 #19716 Pli 2 de l'EPIC Origami Wolfram (#19766) -- extraction organ-first : - wolfram_step(state, rule) : un pas d'AC 1-D avec voisinage 3-cellules et bords periodiques (Wolfram 2002 ch.2). - wolfram_trajectory(rule, n_cells, n_steps, seed, ...) : trajectoire + historique de densite (nb de 1). - wolfram_density(state) : proportion de cellules a 1. - wolfram_class_indicators(densities, tail, n_cells) : 4 indicateurs asymptotiques (densite moyenne/std normalisees, nombre de densites distinctes, periodicite). - classify_rule(rule, ...) : etiquette courte I/II/III-or-IV a partir de la trajectoire de densite ; reconciliation avec l'indexation Wolframe canonique. Provenance : extrait d'ICT-18 Exemple guide 3 (Regle 30 vs 110 vs 0), dont la definition inline wolfram_step/wolfram_trajectory devient ici un organe reutilisable. Pattern life.py (accede via from ict.wolfram_step import ...) -- non exporte au niveau package (cf. life.py). Limitations documentees : la discrimination III (chaotique) vs IV (complexe) necessite l'analyse des motifs spatiaux (gliders) -- hors scope de la mesure de densite seule. Le carnet pli 2 (ICT-18b ou ICT-19 selon curriculum) raffinera cette discrimination. Verification : 12 regles testees (0, 4, 18, 22, 30, 45, 54, 73, 90, 110, 126, 150, 184, 250) ; classification heuristique alignee avec l'indexation connue pour les regles canoniques. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * reprose(iit,#19796): ICT-48 WolframClasses-ThermoSignature -- 5 prose counters retires (n_steps/n_cells) * fix(iit,#19796): ICT-48 4 cellules prose alignees sur outputs Hermes CHANGES_REQUESTED Cell 10 code : ratio R0/R30 gere la division par 0 -- 'infini (sigma_0 = 0)' au lieu de 749549428.43x. Cell 20 markdown (Exercice 2) : critère gliders detector abandonne (g_30=0.50, g_110=0.63, ratio 1.26x -- detecteur diagonal-1-case trop pauvre, ICT-19 Exercice 4 traitera detecteur discriminant). Verdict methodologique : la signature espace-temps contient de l'info mais ne discrimine pas III/IV. Cell 23 markdown (Exercice 3) : critère sigma_real monotone REVOQUE -- mesure R0=R4 < R250 < R110 < R30 (R110 sigma=0.413 < R30 sigma=0.749, ordre observe inverse de la typologie Wolfram). Predicat annonce comme FUX. Cell 26 markdown (Exercice 4) : critère cv < 0.15 REVOQUE -- R30 cv=0.587, R110 cv=1.130 (4x a 7x le seuil annonce). Implication methodologique : instrument thermo non stable cross-seed pour III/IV. Cell 27 markdown (Conclusion) : reecrite pour refléter le regime map mesure (triviales sigma=0 vs non triviales sigma>0, sans discrimination II de I ni III de IV monotone). Trois resultats negatifs assumes + suite Origami ancree sur pli 4. Outputs préservés (10 cellules, 10 execution_count, byte-identity hors prose). 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(iit,#19796): ICT-48 Exercice 1 critere -- R4 ecart-type = 0 (aligne sur output cellule 16) Le c.113 fix (7159a71) a traite 3 des 4 points de la revue Hermes CHANGES_REQUESTED : - Cell 10 code (ratio R0/R30, division par 0) - Cell 20 markdown (Exercice 2, gliders detector) - Cell 26 markdown (Exercice 4, cv < 0.15) - Cell 27 markdown (Conclusion, regime map mesure) Mais le **point 2 de la revue (Exercice 1 critere, cellule 17)** est reste non traite : la prose disait 'Regle 4 : densite oscille entre quelques valeurs, ecart-type petit mais > 0', ce qui contredit l'output mesure (cellule 16 : Regle 4 Densite=4.000, Ecart_type=0.000). Cette PR corrige la cellule 17 : alignement sur les valeurs reellement observees en cellule 16 (R0/R4/R250 triviales ecart-type 0, R30/R110 moderees). Consistance avec la nouvelle Conclusion (R4 classee triviale par l'instrument thermo, malgre la typologie Wolfram II). Outputs preserves (10 cellules, 10 execution_count, byte-identity hors prose). 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(ict,#19807): re-execute ICT-48 + FUX -> FAUX (idx10/17/23) Geste attendu du coordinateur (relure 2026-10-08T06:26Z, tete 1c9fa34) : - idx10 modifiee en source (garde float('inf') / 'infini (sigma_0 = 0)') mais non re-executee -- la sortie commitee etait celle de l'ancien code ('Ratio : 749549428.43x'). Re-execution end-to-end du carnet via nbclient (kernel python3, cwd=notebook.parent) ; nouvelle sortie idx10 : 'Ratio : infini (sigma_0 = 0)'. - idx17 et idx23 contenaient la coquille 'FUX' (manque le A de FAUX). Corrigee dans la source markdown, verifiee dans la sortie. - Les autres cellules reexecutees donnent les memes valeurs (R0/R4/R30/ R110/R250, g_30=0.5002, ratio 1.26x, cv 0.587/1.130) -- les 4 findings de Hermes traites au cycle precedent tiennent. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(iit,#19807): raccorder ICT-48 a la chaine de navigation -- ligne README serie + lien Suivant depuis ICT-47 check_notebook_nav_chain --check ICT-48 : FAIL [orphan_entry] -> OK (0 NEW finding vs baseline, 47 connus). Ligne README fidele au verdict du carnet (separation triviales/non-triviales, ordre inverse R30/R110, 3 resultats negatifs signes). Convention Navigation copiee sur ICT-17. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
3 participants
Grain: LIGHT/guard -- lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- prev: MED/audit #19676
Closes #19700
Sujet
Fix SyntaxError latent sur
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/__init__.py(#19700) : le fichier etait de la prose markdown commitee sous un nom de module Python, ligne 3Périmètremyia-po-2023:CoursIA-2: ...(backtick fermant) declenchaitSyntaxError: unterminated string literala tout import du paquet (mesure :ast.parserc=1).Verdict
Defaut reproduit, corrige, valide.
Mesure pre-fix (
ast.parsedirectement sur le fichier HEAD = aa59c13^) :Fix : option (1) du body #19700 choisie.
__init__.py(8 lignes, 0 erreur syntaxe) : remplace par un docstring Python minimal (perimetre machine, disjoint de bakeoff_small, ref vers README).README.md(nouveau, 23 lignes) : la prose de cadrage migre ici (convention clients/runs/verdict plancher, run-id courant, modeles candidats) -- l'historique documentaire est preserve.Mesure post-fix :
ast.parse(__init__.py): OKimport prosody_lab.bakeoff_large: OKimport prosody_lab.bakeoff_large.clients: OK (le subpackage charge sans SyntaxError ; clients/cosyvoice3.py, qwen3_tts_customvoice.py, zonos.py parses sans erreur)Statut G-VAR
LIGHT/guard : correction mecanique d'un fichier defect + ajout d'un README de cadrage. Plancher G-VAR-1 DEEP/CONTENU NON TENU pour c.82 -- justification dans le dashboard [DONE] correspondant (file de reparation domine, pas de grain DEEP/quick viable dans la fenetre 30 min, #19700 etait le candidat le plus actionnable).
Scope
paths:
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/**(1 fichier modifie, 1 fichier cree, 0 fichier touche hors scope).Pas de regresse : aucun consommateur reel ne dependait de l'import du paquet (le contournement de #19692 par po-2027 utilise
importlib.util.spec_from_file_locationsurclients/cosyvoice3.pydirectement, sans traverser__init__.py). Le fix debloque l'import futur sans casser le contournement existant.References
spec_from_file_location)🤖 Generated with Claude Code