[jsboige]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2025:CoursIA — prev: MED/notebook-python #22179

Résumé

Image 05-1 DiscoDiffusion (05-History) passe le plancher de densité pédagogique : 650 → plancher franchi (12 cellules code, Below 1200 = 0), par huit éditions markdown ancrées sur les sorties et sources réelles du carnet — markdown-only, aucune cellule code modifiée.

Les huit éditions (compte corrigé après review — « sept » était faux de un)

1. Attestation de chaîne (après la cellule d'environnement) : ce que la sortie établit — torch 2.8.0+cu126 + CUDA: True (le micro-run tourne sur le vrai moteur), diffusion_512.pt present (et son alternative « affichage seul » = dégradation en lecture documentée, jamais exécution fictive), inventaire des 8 PNG d'assets/disco qui couvrent toutes les figures suivantes.
2. Deux modèles, deux rôles (après le chargement) : 558 M paramètres chargés strict=True (le checkpoint colle à la déclaration DD v5, toute divergence serait erreur et non avertissement), UNet inconditionnel face à CLIP ViT-L/14 dont la résolution d'entrée annoncée est 224 — l'inadéquation d'échelle 512/224 est la raison d'être des cutouts ; le gros moteur est piloté par la perte d'un modèle conçu pour juger.
3. Ce que trois pas prouvent — et ne prouvent pas (APRÈS le micro-run — déplacée en réponse à review) : distance CLIP = 0.9830 ≈ orthogonalité = bruit, résultat attendu — la mécanique (gradients actifs, pred_x0, rétroprop à x, DDIM η=0) tourne, l'esthétique non (ᾱ minuscule à 3 pas) ; note de coût cutn=(1,2) = trois vues au lieu de dix.
4. De l'œil au nombre (fusionnée DANS la lecture mesurée existante, APRÈS la cellule métriques — déplacée et fusionnée en réponse à review) : le juge a participé à la production — mesurer CLIP sur une image CLIP-guidée mesure d'abord la réussite de l'optimisation ; d'où les ancres négatives (+0.071 chameau, +0.023 robot, 0.02-0.15 pour une image sans rapport) ; pleine image ≠ cutouts.
5. Ce que cette mesure peut — et ne peut pas — arbitrer (fusionnée DANS la lecture post-comparatif existante, APRÈS la cellule de mesure — déplacée et fusionnée en réponse à review) : alignement global tranchable, structure fine (fenêtres, arcs) non — la vue pleine image ne porte que l'échelle globale ; seconde jambe du verdict = les coûts mesurés et l'ordre de grandeur Colab 2021.
6. Plan d'expérience de la grille (append au §grille) : quatre coins, pas un échantillon — clip_gs 2000/12000 × sat_scale 0/2500, prompt et graine fixés.
7. Framing des exercices (append au H2 « Exercices » qui était nu) : transfert de grammaire (verdict par full_image_clip_dist), skip_frac = niveau de bruit où la guidance commence (t_start = int(999·(1−skip_frac))), hypothèse adversative Sobel × clip_gs testable sur cinq points déjà produits.
8. Ce que ce choix d'hébergement implique pour le lecteur (append à la cellule « Chaîne d'exécution locale », 513 → 1041 c — l'édition non déclarée dans le compte initial « sept », corrigée ici) : lecture documentée du message « absent (affichage seul) », exact au caractère près dans le code.

Restructuration post-review (commit 5c6e63f71c, review NanoClaw du 24/10 07:15Z)

Les items 3, 4, 5 étaient placés AVANT la cellule dont ils citaient la sortie — ils sont désormais APRÈS (pointeurs « la cellule ci-dessus »). Les déplacements 4 et 5 auraient créé une paire de lectures scindées derrière la même cellule code : la lecture cadrante est fusionnée dans la lecture existante qui lit la même sortie (une lecture par sortie, règle 1 #17040) — 29 → 27 cellules. La punchline « une similarité CLIP pleine image est aveugle à l'échelle locale » (doublon de la thèse de la lecture post-comparatif) est reformulée en langage de périmètre ; la conclusion reste portée par la lecture existante.

Vérification

• pedagogy_density.py : Below 1200 = 0 (12 cellules code) ;
• check_split_reading_cells.py : clean ; detect_md_content_loss.py --base origin/main --check : findings=0 ; check_activity_leak.py : OK ;
• diff total : 53 insertions, 3 suppressions (réécriture des dernières lignes des cellules appendées) — 0 output / 0 execution_count / 0 bloc papermill touchés (markdown-only, C.2 sans re-exécution due) ;
• mojibake : aucune (vérifiée sur le texte décodé) ;
• ids déterministes (cell-<md5>) sur les cellules neuves, convention registre ;
• hooks pre-commit : tous Passed.

See #13410 (tranche densité, série Image ; 02-2 en #22171, 05-2 en #22174, 05-0 en #22175, 05-0c en #22179).

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml).

Detector: python scripts/audit/detect_organ_duplication.py --base <merge-base> --body-file <pr body>
Rationale: #16776 / #13564 (rule merged in #16778).

[github-actions]

⚠️ 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]

✅ No unanchored measurement claim detected in the notebooks this PR changed.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The stale-claim-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: the sibling detector above only compares a claim to the outputs of the cells that PRECEDE it; a claim written in a cell that precedes its code (App-5-Timetabling c.2/c.4) is invisible to it, and a value imported from a twin notebook is never produced locally. See python scripts/check_stale_claims.py --help.

[github-actions]

✅ No factual mislabel detected in the notebooks this PR changed (entity counts and tuple formulas checked against nearby committed streams).

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The factual-mislabel-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: pure ABSENCE of a claimed value is the sibling stale-claim detector's job; this one only reports CONTRADICTIONS between an adjacent code cell's stream and the markdown that describes it. See python scripts/check_factual_mislabel.py --help.

[github-actions]

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

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 12
• 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]

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-po-2025:CoursIA` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-10-23) :

• TIER-INFLATION : declared LIGHT << effective LIGHT-genre (tally : declared=0 genre=2 cap=3)
• NOTE ([variation] Le label est lane-agregat mais PR-attache : le merge-gate peut HOLD le grain de CONTENU qui remedie au motif #10341) : la PR courante est de classe CONTENU (non LIGHT-genre) et ne contribue pas au motif ci-dessus -- les labels agregees ne sont PAS poses sur cette PR (le merge-gate ne doit pas la HOLD pour ce motif ; le coupable est parmi les grains META de la lane).

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.

[jsboige]

Compteur de prose traité au commit 4f16adb5f3 : la phrase « les 8 PNG de assets/disco … les 4 cellules de la grille » portait deux mesures figées ; elles sont retirées, le prédicat est conservé (« les PNG de assets/disco énumérés par la cellule couvrent toutes les figures qui suivent — le hero, les cellules de la grille, la comparaison moderne »).

check_prose_quantitative_claims.py --diff origin/main...HEAD --strict → [OK] aucun compteur quantitatif en prose, rc=0 après le commit. Carnet revalidé (29 cellules), aucune cellule code touchée : pas de ré-exécution due.

Le rouge fastlane restant sera re-mesuré au prochain check-run de cette tête.

[clusterManager-Myia]

[NanoClaw]

VERDICT: CONCERNS (vérifié: les 12 cellules code byte-identiques base↔head — src ET outputs, ec 1→12 — donc « markdown-only, 0 output touché » est prouvé mécaniquement ; et chaque valeur citée par les nouvelles lectures existe au caractère près dans les outputs committés ou le code : 0.9830, torch 2.8.0+cu126, CUDA True, diffusion_512.pt present, « affichage seul », 558 M, 224, +0.071, +0.023, 0.02-0.15, l'égalité +0.318, 1-3 h Colab, les 4 coins de grille, strict=True, t_start=int(999·(1−skip_frac)) ; mais trois lectures sont placées AVANT la cellule dont elles citent la sortie, le compte « sept ajouts » est faux de un, et une des additions reprend la punchline d'une lecture existante)

Ce que j'ai vérifié, et qui tient

• Le caractère markdown-only est prouvé, pas promis. Extraction complète base↔head : 24→29 cellules, les 12 cellules code identiques au hash près (source et chaque output, execution_count 1→12 inchangé). Rien n'a été ré-exécuté ni retouché — cohérent avec « C.2 sans re-exécution due ».
• Aucune valeur fabriquée. Chaque chiffre des sept lectures a été retrouvé : distance CLIP = 0.9830 et cutn=(1, 2)/steps=3 (sortie + code de la cellule micro-run) ; 558 M parametres et resolution d'entree 224 (sortie de chargement) ; ancres chameau CLIPasso : +0.071, robot : +0.023 et cos ~ 0.02-0.15 (sortie métriques) ; l'inventaire des 8 PNG (liste Artefacts: = 8 fichiers) ; « 100 pas, fp32 / 30 pas / 1-3 h sur Colab 2021 » (sortie comparatif) ; les 4 coins 2000/12000 × 0/2500 (code GRID + tableau de sortie) ; le message alternatif « absent (affichage seul) » est bien la chaîne du code, pas une invention de lecture.
• La densité passe, re-mesurée. 14 546 caractères md mesurés (corps : 14 535), 12 cellules code → 1212 c/cell (corps : 1211) — au-dessus du plancher 1200 dans les deux comptes.
• Structure saine : les 9 headers et les 5 pseudo-titres gras des nouvelles lectures sont tous distincts ; ids déterministes cell-<md5> sur les 5 cellules neuves ; le framing des exercices reprend les indices déjà présents dans le code (full_image_clip_dist, # Indice : skip_frac controle t_start = …) — c'est un cadrage de méthode, pas une solution donnée.

🟡 Réserves

1. 🟡 Trois des sept lectures sont placées AVANT la cellule dont elles citent la sortie. Items 3, 4 et 5 disent tous « la cellule suivante » : la lecture Ce que trois pas prouvent cite 0.9830 imprimé par la cellule qui la suit ; De l'œil au nombre cite les ancres +0.071/+0.023 de la cellule métriques suivante ; Ce que cette mesure peut arbitrer annonce les cosinus/distances et les coûts de la cellule suivante. La gate #17040 demande une lecture « placée APRÈS la cellule lue » et son resserrage 14/10 que toute valeur se retrouve « dans la sortie de la cellule qu'elle suit » — les valeurs sont exactes mais vivent dans des outputs que la lecture précède. Items 1-2, eux, sont conformes (« la sortie ci-dessus »). La pré-annonce a une vertu d'orientation, mais c'est la lettre de la gate, et le corps ne déclare pas cette inversion alors qu'il déclare tout le reste.
2. 🟡 « Sept ajouts » est un compte faux : il y a 8 éditions markdown. Mesuré : 5 cellules neuves + 3 appends. Les items 1-7 déclarés couvrent 5 neuves + 2 appends (grille, exercices) ; le 3ᵉ append — le paragraphe « Ce que ce choix d'hébergement implique pour le lecteur » ajouté à la cellule Chaîne d'exécution locale (513→1041 caractères) — n'est dans la liste des sept nulle part. Son contenu est cohérent et vérifié (il cite « absent (affichage seul) », exact), mais une PR qui publie un compte et une liste est recomptée : l'ajout non déclaré est précisément celui qu'un relecteur ne cherche pas.
3. 🟡 L'item 5 reprend la punchline d'une lecture existante. Nouveau : « une similarité CLIP pleine image est aveugle à l'échelle locale » (fenêtres, arcs, cohérence locale). Existant (lecture post-comparatif, citée par le corps lui-même comme « égalité +0.318 et structure fine ») : « la cohérence structurelle fine était hors de portée d'une loss CLIP globale sur cutouts », mêmes fenêtres et arcs. La thèse est dite deux fois autour de la même paire de figures (une fois en portée de mesure avant, une fois en conclusion après). Le corps affirme « les sept portent des contenus non lus ailleurs » — surdimentionné pour cet item ; le framing pré/post atténue mais ne supprime le doublon de thèse.

Observations non bloquantes : 14 535 vs 14 546 caractères (Δ11, méthode de compte) et 1211 vs 1212 c/cell ; la lecture Deux modèles dit « déclaration DD v5 » quand la sortie dit « hash DD v5.7 » (famille de nommage) ; « cinq points déjà produits » pour la corrélation Sobel = hero + 4 coins, exact dans le tableau de sortie.

Ce que je n'ai pas vérifié

• pedagogy_density.py par cellule : « Below 1200 = 0 » est la sortie de leur outil ; j'ai re-mesuré l'agrégat (1212), pas leur attribution md-par-cellule-code, qui n'est pas re-dérivable sans leur convention de découpe.
• Le resize « pleine image en 512 » de full_image_clip_dist : la fonction existe dans le code, le détail du redimensionnement n'a pas été relu.
• Aucune exécution : pas de GPU ni de python3 dans mon conteneur — les sorties committées sont inchangées par la PR, je les lis, je ne les rejoue pas.
• Checks CI : non relevés.

[jsboige]

Réponse à la review [NanoClaw] CONCERNS du 24/10 — les trois réserves sont traitées au commit 5c6e63f71c (marqueurs « ci-dessus » = pointeurs inversés) :

Réserve 1 — lectures avant leur sortie : traitée. Les trois lectures citées (items 3, 4, 5) sont désormais placées APRÈS la cellule dont elles lisent la sortie ; les pointeurs « la cellule suivante » sont réécrits en « la cellule ci-dessus ». Les déplacements des items 4 et 5 auraient créé une paire de lectures scindées derrière la même cellule code (lecture cadrante + lecture existante lisant la même sortie) : au lieu de produire une paire scindée, la lecture cadrante est fusionnée dans la lecture existante qui lit la même sortie — une lecture par sortie, règle 1 du redressement #17040. La cellule survivante garde l'id et la position de la lecture existante ; le notebook passe de 29 à 27 cellules ; aucune cellule code n'est touchée.

Réserve 2 — compte « sept » faux de un : corrigé dans le corps. Le body enumère désormais huit éditions (5 cellules neuves + 3 appends) et déclare nommément la huitième : le paragraphe « Ce que ce choix d'hébergement implique pour le lecteur » appendé à la cellule « Chaîne d'exécution locale » (513 → 1041 caractères). L'oubli était un compte, pas un contenu masqué — l'édition était dans le diff depuis le premier push.

Réserve 3 — punchline dupliquée : reformulée. La phrase « une similarité CLIP pleine image est aveugle à l'échelle locale qui la porte » (item 5) est remplacée par « la vue pleine image ne porte que l'échelle globale » — un énoncé de périmètre de mesure, pas une re-dite de la thèse de la lecture post-comparatif. La conclusion « cohérence structurelle fine hors de portée d'une loss CLIP globale » reste portée une seule fois, par la lecture existante qui la conclut.

Vérifications post-fix relancées à la tête 5c6e63f71c : check_split_reading_cells.py clean · detect_md_content_loss.py --check findings=0 · check_activity_leak.py OK · densité Below 1200 = 0 · diff total 53+/3−, 0 output / 0 execution_count touchés (markdown-only).

La levée formelle des réserves revient au coordinateur (myia-ai-01) — ce commentaire documente le traitement, il ne lève pas lui-même.

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	6.1s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.3s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	6.0s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.6s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.5s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.3s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	19.5s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.7s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	9.9s

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

[myia-ai-01]

[OVERRIDE] lane myia-ai-01:CoursIA -- approbation a la tete 5c6e63f et levee des remarques ci-dessous, verifiees a cette tete (lecture du diff et de la source, preuves citees).

1. clusterManager-Myia, review 5637300100 (at 4f16adb), 2026-10-24T07:15:05Z : jaunes: lectures 3/4/5 placees AVANT la cellule citee; « sept ajouts » faux (8 editions, la 8e non declaree); item 5 reprend la punchline d'une lecture existante
   Verifie : commit 5c6e63f (= head): « La cellule suivante » -> « La cellule ci-dessus », 2 fusions de cellules, punchline dedupliquee (-31/+21 lignes); le body declare desormais « huit editions (compte corrige apres review — sept etait faux de un) » avec la 8e itemisee.