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supplémentaire","loom-c-sides.exp_4v":"affiché","loom-c-sides.exp_4l":"qui a aidé","loom-c-sides.exp_4c":"officiellement","loom-c-sides.exp_fl":"les quelques concernés parlent","loom-c-sides.exp_fr":"les autres restent tranquilles","loom-c-sides.check_kl":"Un seul portail","loom-c-sides.check_ks":"chaque résultat","loom-c-sides.check_1n":"un certificat","loom-c-sides.check_1b":"la preuve est jointe","loom-c-sides.check_1m":"réussite","loom-c-sides.check_2n":"une piste de preuves","loom-c-sides.check_2b":"les sources concordent","loom-c-sides.check_2m":"réussite","loom-c-sides.check_3n":"un avertissement","loom-c-sides.check_3b":"le soutien est faible","loom-c-sides.check_3m":"signaler","loom-c-sides.check_4n":"un refus","loom-c-sides.check_4b":"rien de solide trouvé","loom-c-sides.check_4m":"arrêter","loom-c-sides.check_fl":"le mode fluide n'est pas pris en charge","loom-c-sides.check_fr":"la vérification décide","loom-c-sides.rec_kl":"Ce qui a aidé","loom-c-sides.rec_ks":"en termes 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vous ouvrez","loom-c-sides.fab_2n":"votre question","loom-c-sides.fab_2b":"reste simple pour vous","loom-c-sides.fab_3n":"Loom","loom-c-sides.fab_3b":"le cerveau minutieux en dessous","loom-c-sides.fab_4n":"le tissage","loom-c-sides.fab_4b":"uniquement les parties dont vous avez besoin","loom-c-sides.fab_5n":"l'enregistrement","loom-c-sides.fab_5b":"comment la réponse a été construite","loom-c-sides.fab_fl":"Fabric est la surface","loom-c-sides.fab_fr":"Loom est en dessous","page-breadcrumb.c766e66518":"Fil d'Ariane","page-toc.7e439c353e":"Sur cette page","product-loom.opening.technical.pill.graph":"GRAPHE TYPÉ","product-loom.opening.technical.pill.trace":"TRACE DE TRAME","product-loom.opening.consumer.pill.patterns":"QUATRE MOTIFS","product-loom.opening.consumer.pill.checked":"UN SEUL ENDROIT","product-loom.3d00bf2434":"Extraction exacte","product-loom.b64527146f":"Sortie du solveur","product-loom.7ea014de7b":"Preuve","product-loom.97b695b9b9":"Expression","product-loom.a001cafb57":"perception","product-loom.3a93bc3e5a":"récupération","product-loom.9662a505ed":"raisonnement","product-loom.65279e1ecf":"vérification","product-loom.1f827d01b7":"Modèle de routage","product-loom.039726387c":"Ouvrir la fiche système","product-loom.0760b8560e":"Apprentissage des contraintes d'abord. Une couche spécialisée et éparse réduit chaque tâche. De petits composants linguistiques bipolaires rendent le graphe résultant ; ils ne le décident pas. Les traces PAP, la relecture bit à bit sous une graine fixe, et l'inférence entière et bit à bit rendent le chemin inspectable et prioritaire au CPU.","product-loom.68c2a8d63c":"Lisez la trace. Rejouez la graine.","product-loom.90e40d5043":"Commencer","product-loom.dfdf5b54e7":"Vérifiez hors ligne, sur vos outils","product-loom.8476bf5919":"Certificats de preuve","product-loom.df84637182":"AION","product-loom.fdb4c0e664":"spécialistes de domaine compressés","product-loom.4b0f65f8a9":"Catalogue sur disque","product-loom.ca2a7d0c42":"~150 Go","product-loom.d40532d3fd":"Sur graine fixe, tout environnement","product-loom.1109d62f23":"Classe de relecture","product-loom.39e75dc1ee":"Bit à bit identique","product-loom.c435da0947":"Sur chaque réponse, par défaut","product-loom.f68cece41b":"Trace jointe","product-loom.7cbf7cdb77":"Qu'une pile générative","product-loom.aa50825f45":"Moins d'énergie","product-loom.c3ee84e69b":"environ 4 à 8 en moyenne","product-loom.e2b250ddf6":"Spécialistes Loom","product-loom.ed2be7d725":"Le substrat sur lequel reposent les chiffres des systèmes.","product-loom.3822779c1e":"Loom, ingénierie","product-loom.4dc7cf5a29":"Non promis en prose","product-loom.cc11603ceb":"Affirmé dans la suite de tests","product-loom.e57eb071f5":"Bit à bit identique sur graine fixe","product-loom.f575b6907e":"Fidélité de relecture","product-loom.136a5821e5":"Arrondi correct par construction","product-loom.e9ba134322":"Erreur d'arithmétique","product-loom.51ab88da6e":"0 ULP","product-loom.8e03b3d796":"Entier et bit à bit uniquement","product-loom.87aab57e39":"Opérations flottantes sur le chemin critique","product-loom.1e76d09e8c":"Quatre garanties, par construction","product-loom.2ec10d2ee7":"PROPRIÉTÉS DE DÉTERMINISME","product-loom.43c4336536":"ITÉRATION TRIÉE","product-loom.97c24eb9fb":"RNG À GRAINE","product-loom.3e1251eb77":"ARITHMÉTIQUE ENTIÈRE","product-loom.a6d248e4dc":"pas d'horloge murale.","product-loom.b05915ec08":"Entier, bit à bit,","product-loom.2956ef9ad6":"Déterminisme","product-loom.7056666c90":"Chaque cluster, indépendant","product-loom.78f0740785":"Dix clusters","product-loom.e26e5f8548":"Les règles de domaine vivent avec le spécialiste qui les applique, pas dans un ensemble global partagé.","product-loom.dbbfda0fb7":"Contraintes limitées au cluster","product-loom.ca213d28e3":"De nouveaux spécialistes rejoignent sans réentraîner le catalogue complet. Le routeur évalue le nouveau spécialiste par rapport aux signatures existantes.","product-loom.6b1a966359":"Croissance additive","product-loom.57ed73f714":"Chaque cluster s'entraîne sur son propre corpus. Un défaut dans le cluster finance n'affecte pas le cluster science.","product-loom.f40fe809b2":"Entraînement indépendant","product-loom.9124208dcf":"Trois propriétés architecturales","product-loom.1f80b594b3":"POURQUOI LES CLUSTERS COMPTENT","product-loom.dc0507035e":"VÉRIFICATION","product-loom.83456a5aee":"DOMAINE","product-loom.16de25af88":"CODE","product-loom.b61263161a":"SCIENCE","product-loom.40fee0a0a5":"MATHÉMATIQUES","product-loom.8ffa1146c7":"RAISONNEMENT","product-loom.301de0f349":"528 spécialistes indépendants.","product-loom.4c82a7110d":"Dix grappes de domaines.","product-loom.5622684f16":"Taxonomie des spécialistes","product-loom.35471b951f":"PAP, HNSW, sous-ensembles de portes","product-loom.9e650b229f":"Coût de routage","product-loom.28e3933547":"528 spécialistes de domaines de premier niveau","product-loom.80832cb05a":"Grappes de domaines","product-loom.0c37dcfa15":"Par spécialiste, dans le catalogue","product-loom.f0ed31f837":"Quatre champs","product-loom.8930e92c25":"Adressé par contenu selon les poids, l'ensemble de contraintes et l'instantané du corpus d'entraînement. Loom peut étendre un ensemble de contraintes lorsque ses propres calculs produisent un candidat et que Spindle le recherche et le valide ; chaque ajout est versionné. La mise à niveau est un événement délibéré et épinglable.","product-loom.2750d32235":"Versionnage","product-loom.fb822ce3ff":"Environ 3 milliards de contraintes spécifiques au domaine par spécialiste. Les conflits apparaissent comme des refus typés, pas comme des avertissements souples.","product-loom.8c601c27ad":"Ensemble de contraintes","product-loom.9fae5222a3":"Graphe typé de nœuds Spindle. Les réponses citent une référence adressée par contenu.","product-loom.dec1fccaba":"Connaissances","product-loom.e7266e42e6":"Corpus du domaine, suite d'évaluation du domaine. Les spécialistes en échec sont marqués et non activés.","product-loom.b6fe7f5e79":"Entraînement","product-loom.26a5fcfabb":"Quatre champs, par spécialiste","product-loom.e08369dcc2":"CE QUE CHAQUE SPÉCIALISTE PORTE","product-loom.d309b09e26":"ÉPINGLABLE","product-loom.79ae623ce9":"ADRESSÉ PAR CONTENU","product-loom.f75e48fee2":"ENSEMBLE DE CONTRAINTES","product-loom.5629594e2c":"ENTRAÎNÉ PAR DOMAINE","product-loom.55661e35d2":"Pas une tranche d'un modèle géant.","product-loom.5f22785735":"Chaque spécialiste possède une responsabilité de domaine.","product-loom.5c223557a3":"Anatomie d'un spécialiste","product-loom.1b7da91551":"Aucune confiance requise","product-loom.01c501a76c":"Quatre étapes","product-loom.19fe5533cc":"Corrigez la graine. Résultats identiques au bit près, comparés au dernier bit, dans n'importe quel environnement.","product-loom.b2015e9fc2":"Rejouez une inférence","product-loom.97f3c9f184":"Un certificat de preuve AION est attaché à chaque émission. Vérifiez avec vos propres outils, pas les nôtres.","product-loom.d46b5f550a":"Vérifiez le certificat","product-loom.406098aa56":"Les suites sont fournies avec les dépôts. Utilisez votre propre matériel. La taille du pool de candidats est un paramètre réglable.","product-loom.2857409009":"Exécutez les benchmarks","product-loom.2edf9f731c":"PAP, BitWeave et le routeur sont des fondations ouvertes. Dépôts publics avec leurs propres benchmarks.","product-loom.2846d2aa79":"Clonez les dépôts","product-loom.64685798e2":"Quatre étapes, aucune confiance requise","product-loom.4279f84451":"COMMENT VÉRIFIER","product-loom.8932f4c7e1":"SOUS-ENSEMBLES DE PORTES","product-loom.936ee7e6a1":"HNSW","product-loom.1ac9452818":"PAP","product-loom.9061e12070":"HYPERVECTEUR","product-loom.f88021a661":"Activation éparse.","product-loom.241c4c8795":"Routage sous-linéaire.","product-loom.f954691208":"Internes du routage","product-loom.17d120d8bb":"Rejouable","product-loom.ac178d53c8":"Attaché par défaut","product-loom.fe1d3729fc":"Un certificat de preuve est attaché à l'émission. Vérifiez-le hors ligne avec vos propres outils.","product-loom.49ad479e0b":"Certificat AION","product-loom.586fc5f937":"Aucune. Le chemin de l'entrée à la réponse est énumérable à partir de la trace.","product-loom.19adfc34cc":"Décisions en boîte noire","product-loom.8f668f163c":"Chaque décision énumère les contraintes qui ont été déclenchées. Aucun acheminement implicite.","product-loom.20690c0420":"Explicable","product-loom.41a1300087":"Sur chaque réponse","product-loom.a97d00bdb4":"CE QUE LA TRACE GARANTIT","product-loom.4e250b4fde":"REJEU","product-loom.af5d1b291a":"VÉRIFIER","product-loom.ddf8a55c68":"TRACE","product-loom.b549f98213":"Chaque réponse est livrée avec ceci. La trace énumère les contraintes qui ont été déclenchées, nomme les spécialistes actifs et porte un certificat de preuve AION que vous vérifiez sur vos propres outils.","product-loom.ea43290899":"voir pourquoi chaque spécialiste a été déclenché.","product-loom.39fa44fd6c":"Inspectez la trace de contraintes,","product-loom.bcc9984a00":"Exécutez-la","product-loom.a20d5b20bb":"Le chemin d'inférence utilise des opérations entières et binaires de bout en bout. Pas de non-associativité en virgule flottante, pas de surprises dans l'ordre de réduction, pas de noyaux mathématiques spécifiques au fournisseur. L'ordre des états itérables est trié, les tirages aléatoires sont ensemencés, le temps n'est pas consulté. La relecture est identique octet pour octet sur les cibles prises en charge.","product-loom.f6e8a58e8b":"Les 528 spécialistes de domaine couvrent 10 clusters : fondamentaux (raisonnement de base, mathématiques, science et recherche, code et systèmes, langage) et spécialisés (multimodal, industries spécifiques, métacognition, vérification, transfert et adaptation). Une base de production de 456 spécialistes de domaine côtoie 72 modules d'expansion en formation via le pipeline évolutif à 57 couches. Les clusters sont indépendants. Ajouter des spécialistes à l'un ne nécessite pas de réentraîner les autres.","product-loom.06bb18fe3b":"Un spécialiste Loom est entraîné sur son domaine, avec son propre graphe de connaissances, son propre ensemble de contraintes et sa propre suite d'évaluation. Chaque spécialiste porte environ 3 milliards de contraintes dans son catalogue de domaine. Deux spécialistes travaillant sur le même jeton produisent des sorties différentes parce que ce sont des spécialistes différents, pas parce qu'on leur a donné des tranches différentes du même réseau neuronal.","product-loom.b5ab2991b1":"Le routage est échelonné. Le filtrage grossier via les signatures hypervecteurs et la recherche approximative de voisins réduit le catalogue. Des sous-ensembles de portes par spécialiste décident de la réussite ou de l'échec avant l'exécution de l'évaluation lourde des contraintes. Permuted Agreement Popcount ajoute une similarité structurelle par-dessus Hamming. La frontière active ne croît jamais linéairement avec le nombre de spécialistes.","product-loom.8db48970f0":"Identique au bit près sur la graine","product-loom.cee6f7529f":"Certificats de preuve AION","product-loom.03128bed90":"Vérification","product-loom.2129d1f5e2":"Hamming et Permuted Agreement","product-loom.3bf1eca830":"Similarité","product-loom.ca51f1d96a":"Entier et binaire, pas de flottant","product-loom.f331153fcb":"Chemin d'inférence","product-loom.4bf3bf335b":"environ 4 à 8 sur une requête moyenne","product-loom.1e2d4557a8":"Ensemble actif","product-loom.6e2a79951c":"Sous-linéaire, O(log N)","product-loom.7d15dd1bec":"Routage","product-loom.ed92fdd68a":"Couche de spécialistes à apprentissage par contraintes","product-loom.b040b4179b":"Architecture","product-loom.4143d04801":"Ingénierie","product-loom.bc968f6d59":"Surface du signal","product-loom.038a161d16":"Lire le modèle de routage","product-loom.038edb91b3":"Loom est un graphe cognitif éparse construit sur l'apprentissage binaire de contraintes plutôt que sur un tenseur de poids unique. Un routeur en couches sélectionne un petit ensemble de spécialistes de domaine, de solveurs et d'autres nœuds typés pour chaque requête. De petits composants de langage rendent le graphe complété. L'inférence est entière et binaire, XNOR, AND, OR et popcount. Les sorties portent une trace de contraintes complète, des certificats de preuve AION, et sont identiques au bit près sous une graine fixe.","product-loom.383ac5859c":"Inférence basée sur les contraintes.","product-loom.68f3503345":"Sélection sous-linéaire des spécialistes.","product-loom.76db07eb20":"Produit, Loom","product-loom.52a8d5d7d8":"Voir les tarifs","product-loom.038e05aff8":"Voir Charter","product-loom.79b5cfa58c":"Demander une preuve de valeur","product-loom.866992e0c3":"Des spécialistes au lieu d'un généraliste. Une trace de contraintes sur chaque réponse. Relecture identique au bit près sous graine. Résidence UE, sur site ou air-gapped. Définissez un pilote, lisez la fiche système ou ouvrez la page de tarification.","product-loom.f5b2669c57":"Un modèle que votre examinateur peut accepter.","product-loom.fbf655df3a":"Loom assemble cette trace pendant l'inférence","product-loom.61a0572c48":"Accepté","product-loom.5247a17dc0":"PRÊT POUR LA RELECTURE","product-loom.cfd2fa11d7":"RÈGLE APPLIQUÉE","product-loom.9991612749":"CONTRAINTE DÉCLENCHÉE","product-loom.170e6e9b75":"SPÉCIALISTE NOMMÉ","product-loom.e29a79fe0c":"Examen","product-loom.78ab6c7bce":"La trace est créée pendant l'inférence, pas assemblée après coup. Chaque sortie porte la source dont elle provient, le spécialiste responsable et un chemin de relecture. C'est le dossier que votre examinateur accepte.","product-loom.4c2bcfc477":"La trace, la provenance et la relecture sont des propriétés du produit, pas des décorations de conformité ajoutées quand les questions deviennent plus difficiles. C'est ce qui fait tenir le dossier d'examen.","product-loom.d6c390d424":"Pensez à la façon dont un auditeur accepte un nombre.","product-loom.ec7d9463e6":"Comment fonctionne l'approbation","product-loom.329256ebae":"Loom, entreprise","product-loom.b220a05ea0":"Par construction","product-loom.df5a270073":"Article 25","product-loom.21c55d89bf":"Les décisions portent une provenance et une relecture identiques au bit près, attribuables à une version épinglée du modèle.","product-loom.8ba59219bd":"Reproductible à la demande","product-loom.c6e32a2948":"La trace n'enregistre que ce qui a été réellement consulté. La conservation est configurable selon votre politique.","product-loom.d1fccb12d7":"Conservation configurable de la trace","product-loom.e0535719e3":"Exploité depuis notre base à Arnhem, aux Pays-Bas. Déploiement avec juridiction sélectionnable.","product-loom.7c86201c80":"Résidence des données européenne","product-loom.06ecbe729a":"Article 25 du RGPD, intégré","product-loom.cbcf23d618":"CONFIDENTIALITÉ DÈS LA CONCEPTION","product-loom.67b752639a":"MESH GÉRÉ","product-loom.d829b9c34f":"Gardez le contrôle.","product-loom.560486613b":"Commencez avec Fabric géré.","product-loom.1d197d39c5":"Où il s'exécute","product-loom.b55e35ada1":"Souveraineté des données préservée","product-loom.370fbd9d9e":"Coût d'exploitation réduit","product-loom.5902e88c6f":"96 % de moins","product-loom.6376a93576":"L'inférence par contraintes binaires consomme 96 % d'énergie en moins qu'une pile générative à complexité de tâche équivalente.","product-loom.6409664656":"Surcharge énergétique","product-loom.914d7a6f52":"L'inférence sur votre propre matériel signifie aucun coût de latence pour la proximité et aucune dépendance à la disponibilité d'une API externe.","product-loom.339c10a152":"Aller-retour cloud","product-loom.8c71277670":"coût fixe","product-loom.98087ae369":"Le coût d'infrastructure fixe remplace la facturation par requête. Les équipes cessent de rationner les questions et commencent à utiliser le modèle comme outil quotidien.","product-loom.f576bd02f6":"Facturation par jeton","product-loom.e0c030b096":"Quand le modèle s'exécute sur votre infrastructure","product-loom.a747d39a22":"TROIS COÛTS QUI DISPARAISSENT","product-loom.7bc75fd0a9":"PASSEZ À L'ÉCHELLE SANS LIMITES","product-loom.f4646a7586":"96 % D'ÉNERGIE EN MOINS","product-loom.da03acba45":"AUCUN COÛT DE JETON","product-loom.e80adba481":"Commencez à passer à l'échelle selon l'usage.","product-loom.ad1f3843a1":"Arrêtez de payer par jeton.","product-loom.1af4858f06":"Ce qui change quand il s'exécute en local","product-loom.df45e07101":"Loom comble chacune d'elles","product-loom.ec95d99629":"Quatre lacunes","product-loom.15fe3af411":"aucune trace","product-loom.64185d6339":"Rien que vous puissiez remettre aux achats, à l'audit ou à un régulateur comme preuve.","product-loom.153cf7b201":"Aucune trace","product-loom.6fc982beee":"Un transcript ne se reproduit pas. Redemandez demain et le paragraphe change.","product-loom.b90a38ae7f":"Aucune relecture","product-loom.2a7596e1e7":"boîte noire","product-loom.cacfcf6a75":"Une seule boîte noire a répondu. Vous ne pouvez pas nommer le spécialiste responsable.","product-loom.1d4c6b7587":"Aucune attribution","product-loom.3aff926a8a":"Une réponse de chat ne cite ni règle ni version. Rien qu'un auditeur puisse retracer.","product-loom.857136f15b":"Aucune version de politique","product-loom.93d8537e9b":"Quatre lacunes qu'un auditeur remarque","product-loom.04ac85aedf":"CE QU'UN ONGLET DE CHAT OMET","product-loom.2da7864289":"LA REPRISE","product-loom.256df1f17e":"LE SPÉCIALISTE","product-loom.7f5464a063":"LA RÈGLE","product-loom.090824d8fc":"LA RÉPONSE","product-loom.61cb671835":"Loom fournit une trace.","product-loom.7c9562c498":"Une boîte de chat fournit un paragraphe.","product-loom.b9011520d5":"Pourquoi pas un autre onglet IA","product-loom.2790ea68d5":"Une trace par requête","product-loom.ea0b388326":"Fixez la graine. La même réponse revient identique au bit près, avec la trace complète.","product-loom.040667c342":"Relecture pour le réviseur","product-loom.d377c8409a":"La source, la règle, le spécialiste et l'état de décision sont enregistrés au fil du travail.","product-loom.92d0758386":"Lisez la trace","product-loom.e369734d25":"Joignez les documents. Loom achemine vers les spécialistes dont le domaine correspond.","product-loom.c2c6c840d6":"Exécutez avec les sources","product-loom.3510b292b5":"Choisissez la revue d'achats, la vérification de conformité ou la requête d'audit à laquelle vous devez répondre.","product-loom.72fef1e3ae":"Sélectionnez le flux de travail","product-loom.400903293e":"Quatre étapes, une trace","product-loom.932f069ae7":"COMMENT UNE PREUVE COMMENCE","product-loom.a97f1f9097":"EMIT","product-loom.eb44b37443":"CONTRAINTE","product-loom.0fdceaaeba":"ACTIVER","product-loom.013d73e530":"ROUTE","product-loom.b45625f888":"Une trace est un enregistrement structuré : quels spécialistes étaient actifs, quelles contraintes satisfaites, quelles règles déclenchées, et comment la réponse a été assemblée. Un réviseur peut pointer le spécialiste précis qui a eu tort et corriger exactement cela, sans toucher au reste.","product-loom.a9abdfea02":"C'est une trace que vous pouvez citer.","product-loom.39d42e999e":"Une trace n'est pas un transcript.","product-loom.c6c92a1c28":"La trace que votre réviseur peut accepter","product-loom.e163485bcf":"Quatre éléments","product-loom.e8a5a5a2c6":"Les règles sont explicites. Mettre à jour une politique met à jour l'ensemble des contraintes. La trace montre que le changement a pris effet la fois suivante où il s'est déclenché.","product-loom.c11bf4bd0b":"La politique rencontre l'inférence","product-loom.eb5f9cfcc9":"Les versions de catalogue sont explicites. Une mise à jour de spécialiste ne réécrit pas les réponses passées. Les fenêtres de mise à niveau sont des événements délibérés, pas un bruit de fond.","product-loom.394b40e250":"Aucune dérive silencieuse","product-loom.092082cff3":"En moyenne, 4 à 8 spécialistes de domaines de premier niveau sont sélectionnés par requête. Le tissage réel varie selon la question, l'état et les ressources disponibles.","product-loom.d2ab367337":"Coût plafonné par requête","product-loom.1f1dc7b31f":"Si une réponse est fausse, la trace vous indique quel spécialiste était responsable et quelle règle a été appliquée. Les corrections atterrissent à un endroit précis.","product-loom.c4ec3d30ad":"Un espace pour contester","product-loom.09563dfa85":"Quatre choses qu'une réponse plausible ne peut pas","product-loom.eafede3528":"CE QUE LA TRACE VOUS APPORTE","product-loom.fe0ce1b835":"GOUVERNANCE","product-loom.75fde9afb2":"COST","product-loom.e1a476f66b":"RECOURS","product-loom.5c762e0265":"AUDIT","product-loom.7e11321fa0":"Un modèle généraliste vous donne une réponse plausible et aucun moyen de la défendre. Loom dispose de 528 spécialistes de domaines de premier niveau et en sélectionne environ 4 à 8 par requête en moyenne. Le tissage réel suit la tâche, et chaque sortie enregistre les spécialistes et les autres fils cognitifs qui ont été actifs.","product-loom.84d1af806a":"Avec traçabilité.","product-loom.d0dcf5154f":"Connaissances spécialisées.","product-loom.2badabc881":"Pourquoi les spécialistes surpassent les généralistes","product-loom.30d53b4762":"Les clients gérés utilisent Fabric sur le Mesh public et n'ont pas d'accès direct à Loom ni de droits d'exploitation. Une licence permet l'exploitation directe de Loom sur l'infrastructure du client, y compris un environnement entièrement isolé. L'accord précise quelles capacités gérées sont exposées via Fabric.","product-loom.4f98a122df":"Vous avez déjà essayé de coller la question dans un onglet de discussion. Cela vous a donné un paragraphe confiant, sans version de politique, sans liste de ce qui a été déclenché, et rien que vous puissiez remettre à un auditeur. Une boîte de discussion répond à la question. Loom la termine avec le dossier joint.","product-loom.709aa1f60e":"Lorsque l'inférence s'exécute sur votre propre matériel et coûte presque rien par requête, l'économie de l'IA au sein d'une organisation change. Vous arrêtez de payer à la pièce. Vous arrêtez d'attendre un aller-retour vers le cloud. Vous arrêtez de rationner l'accès au modèle. Les équipes qui avaient auparavant un quota sur les requêtes IA obtiennent une expérimentation illimitée à un coût d'infrastructure fixe.","product-loom.bfe06577c0":"CPU d'abord, pas de GPU requis","product-loom.4b4eb7ad2c":"Plancher matériel","product-loom.cc641dd6fb":"Relecture bit-identique sur graine","product-loom.e41aa1fbbb":"Reproductibilité","product-loom.4a0c327eec":"Trace de réponse et de contraintes","product-loom.c03f08a8f2":"Format de sortie","product-loom.265ca8c0e7":"résultat géré, direct sous licence, ou air-gapped","product-loom.c10e83c453":"Résidence des données","product-loom.b48513e4d1":"Commercial","product-loom.fef8e889dc":"Licence","product-loom.a3c686e711":"Catégorie","product-loom.de4c77b587":"Dweve Loom","product-loom.dd3b86d1ef":"Produit","product-loom.78abb73923":"Loom, modèle","product-loom.cba0624eb5":"Fiche d'approvisionnement","product-loom.5b071dd462":"Lire la fiche système","product-loom.c50dccd4b5":"Voir la trace","product-loom.bbb0713e72":"Un modèle généraliste vous donne une réponse plausible et aucun moyen de la défendre. Loom produit une trace de contraintes sur chaque sortie : quels spécialistes parmi les 528 domaines ont été consultés, quelles règles ont été déclenchées, et comment le verdict a été atteint. La trace est l'histoire de gestion. Conçu pour l'approvisionnement, l'audit et les flux réglementés en Europe.","product-loom.adc8c4f82b":"Une réponse que vous pouvez","product-loom.challengeAccent":"contester.","product-loom.c9a1fcf79b":"Ouvrir Fabric","product-loom.451c0155b5":"Posez une question à Loom. Voyez quels spécialistes ont répondu, quelles contraintes ont été déclenchées, et pourquoi. Essayez-le dans Fabric, ou exécutez-le là où vous en avez besoin.","product-loom.b9c3a5e1fc":"Une équipe de spécialistes, pas une seule supposition.","product-loom.fe943f0139":"Loom, consommateur","product-loom.a268e26994":"96% d'énergie en moins","product-loom.2ad2743b67":"Local et rapide","product-loom.08b73d4c99":"Pas de GPU spécial. Pas de projet de mise à niveau. Loom fonctionne sur le matériel que vous possédez déjà, en utilisant 96% d'énergie en moins qu'une pile générative.","product-loom.d547b6667b":"Fonctionne sur votre matériel","product-loom.beebb03206":"Les expériences rapides coûtent presque rien. Suivez les réponses qui vous surprennent. Repoussez les limites sans vous soucier de la facture.","product-loom.8268d9d68e":"Testez des idées folles","product-loom.49a38ab868":"Quand il n'y a pas de coût par requête ni de pénalité de latence, vous posez la pensée suivante dès qu'elle arrive.","product-loom.e0119b251b":"Fini de mettre des questions de côté","product-loom.45c494d849":"Quand l'inférence est rapide et locale","product-loom.e8188264d4":"TROIS CHOSES QUI CHANGENT","product-loom.491ed3c541":"EXPÉRIMENTEZ LIBREMENT","product-loom.536a08d31b":"FAST","product-loom.9be34046ca":"LOCAL","product-loom.33d2702e3c":"Commencez à expérimenter.","product-loom.f1309052cc":"Arrêtez de rationner les questions.","product-loom.3e95780722":"Ce qui change quand c'est rapide et local","product-loom.3c18c89751":"528 spécialistes de domaines de premier niveau. Environ 4 à 8 sélectionnés en moyenne, le tissage réel étant déterminé par la tâche, l'état et les ressources disponibles. La trace enregistre ce qui était réellement actif.","product-loom.a8445a1566":"Posez la même question avec les mêmes réglages et vous obtenez la même réponse, mot pour mot.","product-loom.8d32c4b095":"Chaque réponse tient trois promesses. Aucune exception, pas de bons et de mauvais jours.","product-loom.837b2df885":"Aucune exception","product-loom.e27b6b8b68":"Chaque contrainte déclenchée est listée","product-loom.f138fd3cf8":"Ceux qui savent vraiment","product-loom.1393aacad1":"Actifs par question","product-loom.1a356d705e":"Un par domaine, entraînés séparément","product-loom.006ae60054":"Des spécialistes dans l'équipe","product-loom.893953ffd5":"Trois choses, sans exception","product-loom.d752d899f6":"CE QUE CHAQUE RÉPONSE CONTIENT","product-loom.ea4efcae4c":"TRANSPARENT","product-loom.fe453a5f12":"HONNÊTE","product-loom.6c57b963b7":"FIABLE","product-loom.b1bed5c35e":"Obtenez la même réponse.","product-loom.33357539d1":"Posez la même question.","product-loom.7b5d13926e":"Des réponses qui montrent leur travail","product-loom.2a8c6d1a5a":"Le modèle d'équipe les comble","product-loom.14c604cd7e":"Trois lacunes","product-loom.603f553592":"Sans structure fixe, la même question donne un paragraphe différent demain.","product-loom.0731e03738":"Gardez la même réponse deux fois","product-loom.16068d05f0":"Quand la réponse est fausse, vous devez savoir quel spécialiste corriger, pas réentraîner tout le modèle.","product-loom.8ff949afd0":"Montrez quelle partie contester","product-loom.3fd8845b3b":"Un modèle unique échange la profondeur contre la largeur. Une équipe échange la largeur contre la profondeur par domaine.","product-loom.5fd9eebaf3":"Tout savoir en profondeur","product-loom.82e42fe309":"Trois choses qu'un généraliste ne peut pas faire","product-loom.47a5e8d005":"POURQUOI UN SEUL CERVEAU NE SUFFIT PAS","product-loom.e686d8744d":"RAISONNEMENT AFFICHÉ","product-loom.2549ae2f1f":"4 À 8 ACTIFS","product-loom.d9f0c01ea8":"528 SPÉCIALISTES DE DOMAINE","product-loom.a9e344a636":"Seuls les bons répondent.","product-loom.72d7be1c04":"Chaque spécialiste a un rôle.","product-loom.1dd6a17cb4":"Comment ça marche","product-loom.e68ace24f1":"Quand une réponse coûte presque rien à produire, votre façon d'utiliser l'IA change. Vous arrêtez de garder vos questions pour les moments importants. Vous testez vos idées dès qu'elles arrivent. Vous suivez sans vous soucier de la facture. Ce passage du rationnement à l'expérimentation, c'est ce qu'un modèle local, rapide et spécialisé rend possible.","product-loom.885e746810":"Vous ne devriez jamais avoir à vous demander si Loom a eu un mauvais jour. Posez la même question avec les mêmes réglages et vous obtenez la même réponse, mot pour mot. Les spécialistes montrent leur travail pour que vous puissiez vérifier avant de faire confiance. Et comme l'inférence est rapide et tourne sur le matériel que vous possédez déjà, vous arrêtez de rationner vos questions. Posez librement. Expérimentez. Loom suit.","product-loom.e9fa16c290":"Posez une question sur un médicament et les spécialistes médicaux répondent. Posez une question sur une règle fiscale et les spécialistes financiers interviennent. Personne ne vous fait perdre de temps avec ce qu'il ne connaît pas. Et chaque réponse vous montre quels spécialistes ont été impliqués, donc si quelque chose semble faux, vous savez exactement où regarder.","product-loom.576347ec82":"Europe","product-loom.15edfb4da4":"Fabriqué en","product-loom.856d828bc8":"Votre appareil ou le nôtre","product-loom.3c1278f314":"Où ça tourne","product-loom.032ed180c8":"Même réponse, toujours","product-loom.d7e70b6e08":"Même question","product-loom.8b550c77da":"Montre son raisonnement","product-loom.8a5949b3f8":"Chaque réponse","product-loom.bf20864a5b":"environ 4 à 8 en moyenne","product-loom.7d44e71f57":"528, un par domaine","product-loom.e87135c5ab":"Spécialistes","product-loom.0c707f2781":"Consommateur","product-loom.8ac7aa173f":"Ce que vous obtenez","product-loom.93d76e0e22":"Voyez comment il s'explique","product-loom.abfd569491":"Essayez Loom dans Fabric","product-loom.f0a01b6cc9":"La plupart des IA sont un grand modèle qui essaie de tout répondre. Loom est différent. C'est un catalogue de 528 spécialistes de domaine, chacun entraîné pour une responsabilité définie, et seuls ceux qui peuvent étayer votre réponse ont le droit de parler. Vous voyez qui a répondu, ce qu'il savait et pourquoi. Pas de devinettes. Pas de faits inventés.","product-loom.1bb62acfaa":"Pas un sachant-tout.","product-loom.ed32d3f216":"Une équipe de spécialistes.","product-loom.0fed3b96cc":"Loom","product-loom.fe0a091fdb":"Produits","product-loom.6754d07813":"Dweve Loom, Woven Intelligence","product-loom.ec0b92a272":"Dweve Loom, Woven intelligence","product-loom.a1b286cfb4":"Arrêtez de demander à un seul modèle","product-loom.079637a183":"d'être tout l'esprit.","product-loom.8dac685d2e":"Dweve Loom est une plateforme d'IA déterministe, construite autour de l'apprentissage par contraintes et d'un graphe cognitif neurosymbolique typé. La tâche sélectionne quelle cognition s'exécute, de la perception et de la récupération aux solveurs, à la vérification et aux 528 spécialistes de domaine, et le résultat porte une trace observable de la façon dont il a été établi.","product-loom.b9b88cee6e":"Voyez ce qu'un seul point de terminaison cache","product-loom.90214883b6":"Parlez-nous","product-loom.2762248dfa":"La barre de preuve","product-loom.3fb7fa8c4d":"WOVEN","product-loom.21a31b70dd":"Chemin appris","product-loom.06fb2de45d":"un bit natif","product-loom.f7424af90f":"Tissu de solveur","product-loom.53d7aff37f":"formel, première classe","product-loom.9a4a05cdd5":"Couche spécialisée","product-loom.d03ce7c763":"528, peu actif","product-loom.a1a9a32197":"trace attachée","product-loom.11548e1a10":"Actif par tâche","product-loom.973b253451":"seulement le tissage qui a tourné","product-loom.ede6a56296":"Un point de terminaison cache de nombreux travaux","product-loom.b0a606d0e8":"Sortie uniforme,","product-loom.f6e80123ef":"responsabilité invisible","product-loom.1f393e675a":"Le point de terminaison IA moderne accepte du texte et renvoie du texte. Cette interface fait disparaître de nombreuses responsabilités distinctes. La sortie semble uniforme parce que le système n'expose plus quel type de travail a été effectué. Cela rend l'évaluation vague, la correction coûteuse et la responsabilité difficile à établir.","product-loom.c0d58b510b":"Une décision de classe est cachée dans la prose. Une clause extraite est cachée dans la prose. Un jugement de pertinence est caché dans la prose. Un calcul est caché dans la prose. Une vérification de contrainte est cachée dans la prose. Une obligation de preuve est cachée dans la prose. Un refus est caché dans la prose. Loom rétablit les frontières. Chaque fil cognitif a une responsabilité, une entrée, une sortie, une version et une surface d'évaluation définies. La réponse peut rester simple. Le système derrière n'a plus à être vague.","product-loom.210248ba79":"FRONTIÈRES RÉTABLIES","product-loom.44f4b24966":"SORTIES TYPÉES","product-loom.58568f36f2":"RESPONSABILITÉ ASSUMÉE","product-loom.85479c1c69":"Ce que la prose cache","product-loom.dbfac38c89":"quatre jugements enfouis","product-loom.a56d943ce2":"La classe, enfouie","product-loom.74dc47bbd3":"Une décision déguisée en paragraphe.","product-loom.328f952e24":"L'étendue, paraphrasée","product-loom.9d92bf1eec":"La clause exacte remplacée par un résumé.","product-loom.b3e9b3d88e":"Le statut du solveur, deviné","product-loom.9d5a269559":"Satisfiable devient probablement correct.","product-loom.7388ab4997":"La cible de correction, inconnue","product-loom.4e71e5afc8":"Personne ne sait quel travail a réellement échoué.","product-loom.f1f13c2436":"la réponse peut rester simple","product-loom.5f354b5dc1":"le système cesse d'être vague","product-loom.b1f3147dd4":"Loom rétablit la frontière, puis laisse la tâche choisir le motif.","product-loom.5377346055":"La tâche choisit le tissage","product-loom.49dd30b114":"Un travail différent,","product-loom.3eb3c0bc2a":"une cognition différente","product-loom.3109c81d8d":"Différentes tâches nécessitent différentes formes cognitives. Loom ne force pas une étiquette de ticket, une date de contrat, une recherche de politique et une décision contrainte à travers un pipeline fixe. La tâche détermine quels fils de perception, de récupération, de mémoire, de solveur, de raisonnement, de spécialiste et de vérification deviennent actifs, afin que le tissage corresponde au travail au lieu de supporter le coût de chaque capacité.","product-loom.f86c9d5e17":"Une demande pour étiqueter un ticket entrant peut nécessiter un classifieur. Une demande pour trouver la date d'annulation dans un contrat peut nécessiter la perception de documents et l'extraction exacte de segments. Une demande pour trouver la politique la plus pertinente peut nécessiter un embedder, la récupération, le score de pertinence, le classement et le reclassement. Une demande pour déterminer si plusieurs conditions peuvent toutes être satisfaites peut nécessiter un solveur de contraintes. Une demande pour expliquer pourquoi un résultat s'est produit peut nécessiter un raisonnement causal, la mémoire, la récupération de preuves et la vérification. Une demande complexe inter-domaines peut nécessiter plusieurs spécialistes et plusieurs chemins de solveur ou de raisonnement avant qu'un modèle de langage n'exprime le résultat.","product-loom.7188055556":"TASK-SHAPED","product-loom.ee0c8d034c":"PAS DE PIPELINE FIXE","product-loom.a2982b7e7c":"ACTIF UNIQUEMENT","product-loom.4efe128ecd":"Quatre tâches, quatre tissages","product-loom.0bf7650187":"le motif suit la demande","product-loom.65fe0d8d63":"Étiqueter un ticket","product-loom.92e1c1653b":"Un classifieur. Rien d'autre ne se réveille.","product-loom.d4927dda05":"minuscule","product-loom.b4ffbae56a":"Trouver la date","product-loom.0ba13585df":"Perception de documents, extraction exacte de segments.","product-loom.89f6229a11":"petit","product-loom.c018adce42":"Trouver la politique","product-loom.2fbcec179c":"Intégrer, récupérer, scorer, classer, reclasser.","product-loom.414768af9d":"large","product-loom.d2a414a056":"Expliquer le résultat","product-loom.bb4416404c":"Mémoire, raisonnement causal, preuves, vérification.","product-loom.3dde59ff3d":"profond","product-loom.83055097ee":"aucune topologie répétée","product-loom.710619412e":"la tâche est le motif","product-loom.a6b92c3a48":"Le tissage commence par voir correctement l'entrée.","product-loom.fd47f80b24":"La perception est de première classe","product-loom.e92dc5e332":"Ce qui a été vu","product-loom.0957bcb5e8":"reste adressable","product-loom.f4f38abfef":"Un raisonnement correct commence par une observation fiable. Loom traite la perception comme une étape typée et adressable pour le texte, les documents, les images, l'audio, la vidéo et les données structurées. Il enregistre les segments, les régions, les entités, les champs, les événements et les signaux afin que le raisonnement et la vérification ultérieurs puissent pointer vers ce qui a réellement été vu, plutôt que de cacher une erreur de parsing précoce dans une réponse fluide.","product-loom.1de54e4f6d":"Les systèmes de perception peuvent détecter la structure, identifier les entités et les relations, inspecter les tableaux, mesurer les motifs, aligner les modalités, profiler les ensembles de données, trouver des anomalies et transformer l'entrée brute en état cognitif typé. Un fil de raisonnement ou de vérification ultérieur peut pointer vers le segment, la région, l'événement, l'entité, le champ ou le signal qu'il a réellement utilisé.","product-loom.3871c2cac3":"SIX MODALITÉS","product-loom.9fe4a73eef":"OBSERVATIONS TYPÉES","product-loom.e3702e2209":"ADRESSABLE PLUS TARD","product-loom.4dd87531e4":"De l'entrée à l'observation","product-loom.302f944ea0":"ce que la perception donne au tissage","product-loom.1b8f117fd7":"Documents et texte","product-loom.9034c1f2d0":"Mise en page, étendues, entités, tableaux, champs.","product-loom.cf0628c054":"Images et vidéo","product-loom.06418a2162":"Régions, événements, modalités alignées.","product-loom.acdac205f5":"Audio","product-loom.53e2cae062":"Signaux et événements, typés et horodatés.","product-loom.3ac3d79b11":"Données structurées","product-loom.e3e1ec4674":"Profils, motifs, anomalies.","product-loom.585b842772":"pas une étape de préparation de prompt","product-loom.43eeb199ae":"état typé que le tissage peut citer","product-loom.7acc30f511":"Voir crée l'état. La mémoire décide de ce qui reste pertinent.","product-loom.a7330f54d2":"La mémoire n'est pas une fenêtre de contexte plus longue","product-loom.df77956bfc":"La mémoire a des fonctions,","product-loom.f4e7a62a3f":"pas seulement un historique","product-loom.2bbef1f1f5":"La mémoire n'est utile que lorsque son but et sa portée sont clairs. Loom sépare la mémoire de travail, épisodique, sémantique et procédurale, puis limite le rappel à la tâche active et à la politique. Elle peut consolider, décroître, oublier, rejouer et inspecter l'état sans transformer chaque conversation précédente en contexte. Les solveurs et les spécialistes de domaine ne reçoivent que les faits et les cas pertinents à leur responsabilité.","product-loom.248b0696df":"La mémoire de travail contient la tâche active et l'état intermédiaire. La mémoire épisodique préserve les cas antérieurs et leurs résultats. La mémoire sémantique contient les faits, les relations et les connaissances durables. La mémoire procédurale stocke les compétences réutilisables et les méthodes de travail. Un solveur reçoit les faits et les contraintes dont il a besoin. Un spécialiste de domaine reçoit les cas et les connaissances pertinents. Un classifieur n'est pas encombré d'un historique sans rapport.","product-loom.26c7aec06e":"QUATRE NIVEAUX","product-loom.e1a729b6a0":"RAPPEL LIMITÉ","product-loom.0c4f8cc9d8":"BORNE PAR LA POLITIQUE","product-loom.587cbd0e73":"Quatre responsabilités de la mémoire","product-loom.29e31a8f5e":"et qui a accès à quoi","product-loom.3b4dfc9713":"Travail","product-loom.0206a32810":"La tâche active et son état intermédiaire.","product-loom.2de3ef9c04":"Épisodique","product-loom.b6631e89ad":"Les cas antérieurs et leurs résultats.","product-loom.2b3a5e307c":"Sémantique","product-loom.0b08ba9697":"Faits, relations, connaissances durables.","product-loom.4fce7cb895":"Procédurale","product-loom.80a0a14a1f":"Compétences réutilisables et méthodes de travail.","product-loom.034cbf387d":"le rappel est limité au fil","product-loom.8fb6459d22":"jamais un transcript illimité","product-loom.7b0659f959":"La mémoire peut fournir le contexte. La recherche doit toujours trouver les preuves.","product-loom.d15944bfe3":"La recherche est un tissage","product-loom.5d8e8aabb9":"Représenter, récupérer, juger,","product-loom.478264f2fd":"ordonner, vérifier","product-loom.0ee65bf339":"La recherche contient plusieurs jugements distincts. La requête doit être représentée. Les candidats doivent être trouvés. La pertinence doit être estimée. Les résultats doivent être classés. Les candidats les plus forts peuvent nécessiter un reclassement. La politique, la récence, la provenance ou les contraintes de domaine peuvent nécessiter de modifier l'ordre final. Loom donne à chaque étape son propre fil.","product-loom.a9708b3116":"Les embeddings binaires natifs produisent des représentations de recherche compactes. La récupération trouve l'ensemble des candidats. Les modèles de pertinence et de classement le réduisent. Le reclassement applique la comparaison plus approfondie uniquement là où cela en vaut le coût. La vérification peut contrôler que les preuves sélectionnées soutiennent réellement la réponse finale. La cognition coûteuse est réservée à la queue difficile.","product-loom.233fa59588":"EMBEDDINGS BINAIRES","product-loom.bf84ef9ee1":"JUGEMENT PAR ÉTAPES","product-loom.ab30551dea":"SUPPORT VÉRIFIÉ","product-loom.5358966352":"L'entonnoir de réduction","product-loom.d51a1e2bba":"cognition coûteuse uniquement à la frontière","product-loom.ddfe163345":"01","product-loom.35a1df921c":"Représenter et récupérer","product-loom.aa3ceffe87":"Des embeddings binaires compacts trouvent les candidats.","product-loom.bcac9d1d8e":"02","product-loom.54c192fcdd":"Évaluer et classer","product-loom.130010ccfc":"Les modèles de pertinence réduisent l'ensemble.","product-loom.f235f22d8e":"milieu","product-loom.3ea6c91e24":"03","product-loom.f78de65864":"Reclasser la frontière","product-loom.0d7b9124bd":"Comparaison approfondie uniquement là où cela paie.","product-loom.8def4372cd":"peu","product-loom.798f861ee7":"04","product-loom.5866f77781":"Vérifier le support","product-loom.8ffd475256":"Les preuves restent liées à leurs sources.","product-loom.d594c2cc0a":"final","product-loom.70b016d7dd":"les candidats se réduisent, la provenance survit","product-loom.e331820c7e":"chaque étape est un fil","product-loom.19b151bdee":"la queue reçoit la profondeur","product-loom.d489390d9e":"Parfois, les preuves ne suffisent pas. Le problème lui-même doit être résolu.","product-loom.3ed007ac9c":"Certaines questions doivent être résolues, pas prédites","product-loom.46b3449dc3":"Résoudre, ne pas deviner","product-loom.717ff18f7a":"Utiliser la méthode native","product-loom.4b004adfb7":"Un transformateur peut écrire une réponse plausible à un problème d'ordonnancement. Cela ne signifie pas que le planning satisfait toutes les contraintes. Un modèle de langage peut deviner si une formule est satisfiable. Ce n'est pas un résultat SAT. Un modèle peut décrire un compromis d'optimisation. Ce n'est pas l'optimum. Loom traite les solveurs comme des fils cognitifs de première classe.","product-loom.50e107ab4a":"La trame de solveurs couvre les problèmes logiques, de contraintes, d'optimisation, temporels, spatiaux, symboliques, de graphes, d'automates, d'équilibre, probabilistes et de synthèse. Lorsque le problème a une réponse en forme de solveur, Loom peut l'acheminer vers un solveur. Le résultat peut être satisfiable, insatisfiable, optimal, irréalisable, prouvé, réfuté, inconnu ou borné par le contrat réel du solveur. Il n'a pas besoin de devenir d'abord une prose persuasive.","product-loom.a40817c546":"RÉPONSES EN FORME DE SOLVEUR","product-loom.078d1f9dac":"STATUTS RÉELS","product-loom.af1b8c7518":"AUCUNE CONFIANCE EN PROSE","product-loom.8e60f6ad19":"Familles de problèmes, résultats de solveurs","product-loom.c544686009":"les statuts restent exacts","product-loom.84ab5d1430":"Logique et contraintes","product-loom.bfe6fddf3d":"SAT, UNSAT, ou honnêtement inconnu.","product-loom.6987c279b2":"Optimisation et ordonnancement","product-loom.2e3d310bff":"Optimal, irréalisable, ou borné.","product-loom.ad70922af5":"Temporel, spatial, graphe","product-loom.0f83c4f74e":"Cohérence et structure, vérifiées en tant que telles.","product-loom.6e91a51e0a":"Symbolique et synthèse","product-loom.4626bb173a":"Prouvé, réfuté, ou un artefact produit.","product-loom.c831b9645c":"le statut est la réponse","product-loom.93b1c01a07":"jamais réécrit en confiance","product-loom.58f8935088":"Résoudre est une forme de raisonnement, pas la seule.","product-loom.3b4736a10a":"Vous avez lu cette réponse","product-loom.27ea9bf501":"Le modèle a encore produit une réponse confiante.","product-loom.banner.business.headlineLead":"Le modèle a produit","product-loom.banner.business.headlineAccent":"encore une réponse confiante.","product-loom.2656912f8a":"La date a été paraphrasée au lieu d'être extraite, et une contrainte d'ordonnancement a discrètement disparu.","product-loom.6fe143e9a7":"Une question de satisfiabilité a reçu une probabilité. Et personne ne peut dire si la réponse vient de la mémoire, de la récupération ou de l'invention.","product-loom.63c996352e":"Autour d'une réponse confiante","product-loom.163a90db4a":"La date, paraphrasée","product-loom.306d304d05":"La contrainte, manquée","product-loom.423757e867":"La question SAT, traitée par probabilité","product-loom.f6f8b09df0":"La source, inconnaissable","product-loom.b1eef76078":"Vous n'aviez pas besoin d'un modèle plus grand. Vous aviez besoin de différentes formes de cognition.","product-loom.5a82b3e27a":"Loom, Woven Intelligence","product-loom.c327f965dd":"Le raisonnement a plus d'une forme","product-loom.b8b69c3f15":"Règles, causes,","product-loom.3ca36e3dfa":"hypothèses, alternatives","product-loom.64859e04c4":"Le raisonnement n'est pas une seule opération avec différentes étiquettes. La déduction, l'induction, l'abduction, l'analogie, la causalité, le temps, l'espace, la probabilité, les décisions et les contrefactuels préservent différentes structures et modes de défaillance. Loom répartit selon la forme du problème, permet aux modes compatibles de se combiner, et garde les résultats de solveurs et l'incertitude typés au lieu de les lisser en un paragraphe confiant.","product-loom.8607869aee":"Le raisonnement déductif tire des conclusions à partir de règles. Le raisonnement inductif apprend des motifs à partir d'exemples. Le raisonnement abductif classe les explications. Le raisonnement analogique transfère une structure relationnelle. Le raisonnement causal examine les interventions et les dépendances. Le raisonnement temporel et spatial préserve ses propres systèmes de relations. Le raisonnement probabiliste utilise des graphes de facteurs à point fixe où l'incertitude fait partie du problème. Le raisonnement décisionnel évalue les actions et l'utilité. Le raisonnement métacognitif surveille quel mode de raisonnement fonctionne. Le raisonnement contrefactuel demande ce qui change sous une condition différente. Les raisonnements flou, par défaut, modal et déontique préservent les degrés, les exceptions, les mondes possibles et les obligations.","product-loom.94a574fb4a":"15 FORMES","product-loom.0f6b2d16bf":"RÉPARTIES PAR STRUCTURE","product-loom.8a3884e7df":"COMBINABLES","product-loom.f01d9c1fba":"Quatre des formes","product-loom.70d4eff396":"questions différentes, artefacts différents","product-loom.8d34fa0520":"Déductif","product-loom.fe3eac46c9":"Des règles à une dérivation.","product-loom.0446305442":"dériver","product-loom.f9509e19e6":"Abductif","product-loom.5a8ed5b924":"Des preuves à des explications classées.","product-loom.f7c1380a0d":"expliquer","product-loom.4ca169f381":"Causal","product-loom.9299242c81":"Des interventions aux chemins de dépendance.","product-loom.10cff4034c":"pourquoi","product-loom.3194e21de4":"Contrefactuel","product-loom.3e0c3d23ad":"D'une condition modifiée à un résultat modifié.","product-loom.304ea0fbae":"et si","product-loom.b94c55e3d9":"le problème choisit le mode","product-loom.2c010531f4":"un œil métacognitif surveille","product-loom.fbbb2ac04c":"La profondeur de domaine ne s'ajoute que là où la trame générale ne suffit pas.","product-loom.82dbc79d00":"La profondeur de domaine arrive sous forme de spécialistes","product-loom.170c792b5a":"Les spécialistes rejoignent la trame,","product-loom.5839e7092e":"ils ne la remplacent pas","product-loom.08f13d1695":"Certains travaux exigent plus qu'un chemin cognitif général. Loom comprend un catalogue de 528 spécialistes de domaine couvrant le raisonnement fondamental, les mathématiques, les sciences, le code et les systèmes, le langage, les industries de domaine, le travail multimodal, la vérification, le transfert et la métacognition. Une requête ne les active pas tous.","product-loom.630e61bc57":"Le routage réduit le catalogue et sélectionne un ensemble pertinent limité. Les spécialistes sélectionnés contribuent au sein du tissage plus large, aux côtés de la mémoire, de la récupération, des solveurs, des contraintes et de la vérification. Le catalogue de spécialistes ajoute de la profondeur. Il ne remplace pas le reste du système cognitif.","product-loom.cacbb2e2ec":"528 DISPONIBLES","product-loom.fe15e79518":"ENSEMBLE ACTIF LIMITÉ","product-loom.37f8882108":"DANS LE TISSAGE","product-loom.8a7c1bf199":"La couche de spécialistes, en chiffres","product-loom.68af197af0":"limitée à la couche, pas au tissage","product-loom.1d7deb7af3":"528","product-loom.b3c8ef87da":"catalogue de spécialistes","product-loom.5670986eca":"Du raisonnement aux industries, de la vérification à la métacognition","product-loom.ea20726887":"généralement actif","product-loom.884215f3a7":"Le routage sélectionne un ensemble pertinent limité","product-loom.91032ad7bb":"20","product-loom.f7dabf6b11":"pour les requêtes complexes","product-loom.a58899288f":"La plage supérieure, pas la valeur par défaut","product-loom.dd3f5dac83":"tracé","product-loom.5033628d7f":"chaque activation","product-loom.271b055f02":"Les spécialistes sélectionnés apparaissent dans la trace","product-loom.ec1414ee5f":"le graphe reste le héros","product-loom.c5ed2c29e8":"le catalogue reste derrière","product-loom.7ec58e9974":"Un transformateur peut aussi se joindre, mais il ne possède pas tout le tissage.","product-loom.5c63b72480":"Un transformateur n'est qu'un fil parmi d'autres","product-loom.e0fad84770":"Le langage n'est qu'un fil","product-loom.e7d989e605":"le langage est le travail","product-loom.a1a5cd7ca9":"Les composants linguistiques sont précieux. Ils ne sont pas la seule forme que l'intelligence peut prendre. Loom comprend des chemins de transformateur entièrement bipolaires pour les tâches qui exigent réellement une modélisation, une composition ou une génération de langage contextuel, tandis que l'apprentissage par contraintes et les solveurs typés gouvernent le résultat.","product-loom.791de1cf69":"Le transformateur peut se placer après l'extraction exacte, la récupération, la sortie du solveur ou la vérification, plutôt que d'être contraint d'imiter ces capacités dans ses propres poids. Cela change son rôle. Le transformateur devient le fil linguistique approprié au sein d'un chemin cognitif plus large. Il n'a plus à prétendre être le chemin entier.","product-loom.03008eb029":"APRÈS LES FAITS","product-loom.497174a7a4":"EXPRESSION CONTRAINTE","product-loom.7b211021e7":"UN FIL PARMI TANT D'AUTRES","product-loom.c9378d192d":"Deux façons d'utiliser un transformateur","product-loom.b7407c07e6":"la différence réside dans ce qui l'alimente","product-loom.2adbc86009":"Monolithe","product-loom.76784b70b6":"tout dans l'invite","product-loom.828a108309":"faits résumés en texte","product-loom.775b0586a7":"contraintes décrites, non appliquées","product-loom.b08136393e":"résultats du solveur paraphrasés","product-loom.a413586f70":"une sortie, une cible de responsabilité","product-loom.5e554820b1":"le modèle imite tout le chemin","product-loom.67e51bf50e":"entrées typées vers l'expression","product-loom.4b7ff415eb":"les segments exacts entrent comme segments","product-loom.445cee33fd":"les statuts du solveur entrent comme statuts","product-loom.6283eb3254":"les preuves entrent avec leur provenance","product-loom.2f33a4f9eb":"l'expression est le dernier fil","product-loom.26f0f4e501":"le modèle fait le travail linguistique","product-loom.194329187b":"des prises rigides, pas des résumés d'invite","product-loom.2cef0ab09a":"l'expression vient en dernier","product-loom.34f1336e6c":"Chaque fil appris partage un contrat computationnel compact.","product-loom.8e28620254":"Le bit unique est le fil appris commun","product-loom.672c5952d6":"Entraîné pour la représentation","product-loom.5d4c8b64a9":"qu'il exécute","product-loom.a0f1fb1e6e":"Les modèles appris de Loom partagent une fondation native bipolaire à un bit, tandis que l'état de connaissance gouverné est construit par apprentissage par contraintes. Les classifieurs, les modèles de segments, les plongements, les modèles de récupération, les rankers, les transformateurs, les routeurs et les spécialistes de domaine sont entraînés pour la représentation qu'ils exécutent. Il n'y a pas de modèle canonique en pleine précision attendant derrière un quantificateur d'inférence seule.","product-loom.c712dc4e5e":"L'entraînement, l'adaptation, le routage et le contrôle restent binaires et entiers. Ce substrat commun rend les fils appris compacts, déterministes sur les chemins pris en charge et économiques à activer. C'est ce qui permet à Loom de porter de nombreuses capacités spécialisées sans exiger qu'elles s'exécutent toutes à chaque requête. Les composants symboliques et solveurs conservent leurs propres structures natives : les graphes, les intervalles, les preuves et les contraintes ne sont pas forcés dans une représentation neuronale.","product-loom.3eb77048dd":"NATIF À UN BIT","product-loom.c9f2ed8c4e":"ENTRAÎNEMENT BINAIRE + ENTIER","product-loom.9191dc0d4d":"LE SYMBOLIQUE RESTE SYMBOLIQUE","product-loom.62d47e9c2d":"Deux matériaux, un tissage","product-loom.cb6a31cc3c":"chaque fil dans sa forme native","product-loom.c510bd86c3":"1 bit","product-loom.1001d48ae7":"Fils appris","product-loom.885542d97f":"Modèles, plongements, routeurs, spécialistes","product-loom.45a9360afa":"bipolaire","product-loom.1178cafbd6":"entier","product-loom.abf5a32a92":"Formation et contrôle","product-loom.bfeda85da1":"Binaire et entier de bout en bout","product-loom.b55e22fe78":"exact","product-loom.6f5b01580c":"natif","product-loom.33fc3f3bff":"Structures de solveur","product-loom.5e1d8194fa":"Graphes, intervalles, contraintes","product-loom.06f9b0facd":"symbolique","product-loom.ef64363d23":"preuve","product-loom.3004cccd56":"Objets de vérification","product-loom.1ae072e376":"Preuves là où c'est pris en charge, en tant que preuves","product-loom.6e69a85ca4":"formel","product-loom.79502a6978":"pas de modèle flottant canonique","product-loom.fde956c96f":"pas de symétrie marketing non plus","product-loom.4728971b70":"Parce que l'activation est éparse, la capacité peut croître sans que chaque requête ne croisse avec elle.","product-loom.3cd98070b8":"Le coût suit la cognition active","product-loom.96a31917cc":"Payez pour le tissage qui a fonctionné","product-loom.cf5450c03e":"le coût de la requête suit le tissage","product-loom.e5aaf099ca":"Un catalogue peut croître sans que chaque requête ne devienne plus coûteuse. Loom n'active que les fils requis par le tissage. L'organisation paie pour le chemin cognitif qui a fonctionné, pas pour chaque capacité disponible.","product-loom.7f93a10a08":"Un classifieur n'a pas besoin de réveiller un transformeur. Une extraction exacte n'a pas besoin de 528 spécialistes de domaine. Une tâche de récupération n'a pas besoin d'un prouveur de théorèmes. Un problème formel n'a pas besoin d'une boucle générative. Cela crée une meilleure loi d'échelle qu'un monolithe qui devient plus coûteux en absorbant chaque nouvelle capacité.","product-loom.31cdaa1425":"ACTIVATION ÉPARSE","product-loom.88690c4f0a":"NŒUDS ALLUMÉS UNIQUEMENT","product-loom.7f9cd8dfda":"CATALOGUE ADDITIF","product-loom.6465e47ef5":"Trois requêtes, trois portées","product-loom.56bffc164b":"activation relative illustrative","product-loom.c3d4d5c216":"petit tissage","product-loom.d74ddce0b5":"Un classifieur s'allume","product-loom.817c73aa6d":"Trouver et classer les politiques","product-loom.dd789acfd7":"tissage moyen","product-loom.5ff2842abd":"Les étapes de recherche s'allument","product-loom.8e9f6123d4":"Explication inter-domaines","product-loom.29cd95aa72":"tissage profond","product-loom.51c7673918":"Raisonnement, solveur, spécialistes se joignent","product-loom.fbfc00a425":"le compteur suit les nœuds allumés","product-loom.c404d7b892":"jamais le catalogue","product-loom.a20e7e2685":"Le catalogue peut donc s'étendre de manière additive.","product-loom.3c82c3e92c":"La capacité croît de manière additive","product-loom.2e2739ca40":"Ajouter un fil","product-loom.8ee508f04b":"sans réentraîner l'esprit","product-loom.e62fdedc83":"PROPRES TESTS","product-loom.d356d13ad2":"PROPRE VERSION","product-loom.182cc51aa2":"FIL EXISTANTS STABLES","product-loom.0300106e93":"Comment un fil rejoint","product-loom.845ad27f0d":"quatre étapes, sans réentraînement global","product-loom.61cc55aa04":"Ajouter","product-loom.0689ed8927":"Le nouveau fil arrive avec son contrat.","product-loom.d7132581b3":"Évaluer","product-loom.f6174587f9":"Ses propres tests, sous sa propre responsabilité.","product-loom.d672995a14":"Enregistrer","product-loom.870a1257db":"Versionné dans le catalogue.","product-loom.4999528efe":"Router","product-loom.259c179d6b":"Les tâches qui en ont besoin commencent à l'utiliser.","product-loom.9f6f017a2d":"tissage plus riche","product-loom.6d17839534":"jamais un modèle indivisible","product-loom.6fbcfd0a83":"La croissance additive donne aussi à chaque correction un emplacement.","product-loom.077d728635":"Les corrections ont une adresse","product-loom.9c556a3f78":"Corriger la responsabilité","product-loom.e867c507a3":"qui a échoué","product-loom.6a1ec19a89":"Quand un monolithe se trompe, la cible de correction est souvent floue. Loom enregistre le tissage actif. Un défaut peut être retracé jusqu'au fil qui détenait la responsabilité. La correction peut y atterrir plutôt que de devenir un autre projet de réentraînement global.","product-loom.e5a48117c5":"Le document a-t-il été analysé incorrectement ? La mauvaise mémoire a-t-elle été récupérée ? Le classement était-il faible ? Le mode de raisonnement était-il inapproprié ? Le solveur a-t-il reçu les mauvaises contraintes ? Un spécialiste a-t-il appliqué une règle obsolète ? Le fil de langage a-t-il déformé un résultat correct en l'expliquant ? Chacune de ces questions a maintenant un propriétaire.","product-loom.5048c0897c":"RÉPARATION LOCALE","product-loom.c096276c8a":"VOISINS ÉPINGLÉS","product-loom.698a5b0b83":"AUCUN REENTRAÎNEMENT GLOBAL","product-loom.bd6b2bca53":"Du symptôme au propriétaire","product-loom.868ce1d9df":"où chaque défaut atterrit","product-loom.52c2eb5de9":"Mauvais champ trouvé","product-loom.a7e6451543":"La perception ou l'extraction en est responsable.","product-loom.a18e1b3934":"Preuve non pertinente","product-loom.2ec4b5dd45":"La récupération ou le classement en est responsable.","product-loom.c308236eb8":"Planning impossible accepté","product-loom.5c12822005":"Les contraintes ou l'entrée du solveur en sont responsables.","product-loom.be4031d1ee":"Bon résultat, mauvaise explication","product-loom.cd4db8ead0":"Le fil d'expression en est responsable.","product-loom.3af706c2a3":"un nœud rouge","product-loom.6e8929d6de":"une correction locale, relecture verte","product-loom.f843696180":"C'est possible car la trace cartographie le tissage.","product-loom.19c518f5f1":"La trace cartographie le tissage","product-loom.8ff3387588":"Cognition observable,","product-loom.2ecbbf790f":"pas de pensées privées","product-loom.5b5d1a05dd":"Chaque réponse peut inclure le chemin cognitif observable qui la sous-tend. Ce n'est pas une chaîne de pensée privée. C'est la carte opérationnelle du système cognitif qui a réellement fonctionné.","product-loom.455e6fed56":"La trace peut nommer les sorties de perception utilisées, les éléments de mémoire rappelés, les modèles activés, les étapes de récupération et de classement, les modes de raisonnement sélectionnés, le solveur invoqué et son résultat, les contraintes appliquées, les spécialistes consultés, le vérificateur ou le validateur de preuve utilisé, et le chemin d'expression final.","product-loom.d870450254":"CHAQUE NŒUD ACTIF","product-loom.e7d3e63262":"CHAQUE TRANSFERT","product-loom.b2ccbf24f3":"AUCUN TRANSCRIPT DE PENSÉES","product-loom.b39e3b29b5":"Ce qu'une trace nomme","product-loom.aaf049c8d4":"dans l'ordre où cela s'est produit","product-loom.3e4c3c40e9":"Vu et rappelé","product-loom.fe52941ec0":"Sorties de perception et éléments de mémoire.","product-loom.d841fd3394":"Trouvé et classé","product-loom.6b483a50ca":"Étapes de récupération et leurs preuves.","product-loom.6506c64fdd":"Raisonné et résolu","product-loom.2e3ed32163":"Modes, appels de solveur, contraintes, spécialistes.","product-loom.5631cfb564":"Vérifié et exprimé","product-loom.3490a95885":"Verdicts de vérification et chemin final.","product-loom.aa15479c67":"une carte lisible","product-loom.df3b59e19b":"de la cognition qui a fonctionné","product-loom.25ceb44bb0":"Parfois la trace se termine par un refus, et c'est une fonctionnalité.","product-loom.33c3db17fc":"Le refus est un résultat de tissage valide","product-loom.64a40c2c4b":"Aucun chemin défendable,","product-loom.7386808e8d":"aucune réponse fabriquée","product-loom.d7261893b0":"REFUS TYPÉ","product-loom.eed896c904":"CAUSE NOMMÉE","product-loom.a98d9a92f0":"PROCHAINE ÉTAPE CLAIRE","product-loom.b0208741aa":"Refus, avec une raison","product-loom.8fb60d21db":"et quoi faire à ce sujet","product-loom.911fa7a0a1":"Preuves insuffisantes","product-loom.579ad5d50a":"La récupération est faible. Ajoutez des sources.","product-loom.100ec4462d":"preuves","product-loom.2b643cc1c2":"Contraintes conflictuelles","product-loom.16928e7840":"Les exigences ne peuvent pas toutes être satisfaites. Examinez-les.","product-loom.ae214513a0":"conflit","product-loom.ab2fa71287":"Solveur inconnu","product-loom.fba88391e4":"Le problème a dépassé le budget. Resserez-le.","product-loom.50d8b4a941":"inconnu","product-loom.e10d7e514c":"Échec de la vérification","product-loom.79782a3d09":"Le brouillon n'a pas survécu au contrôle. Inspectez-le.","product-loom.1f087a5954":"rejeté","product-loom.a75b8366a5":"quatre chemins émettent des résultats","product-loom.9b2d27f142":"le cinquième s'arrête honnêtement","product-loom.b949f41022":"Le même contrat cognitif peut fonctionner dans plusieurs postures de déploiement.","product-loom.cc077db610":"Un système cognitif, plusieurs postures de déploiement","product-loom.62a219b26f":"Là où la trame s'exécute","product-loom.490bb81079":"est un choix opérationnel","product-loom.8b89358dba":"Les clients gérés utilisent Fabric via la frontière de service de Dweve ; cela ne donne pas un accès direct à Loom. L'exploitation directe de Loom relève d'un déploiement sous licence sur une infrastructure contrôlée par le client, en périphérie ou isolée. Le périmètre sous licence et les capacités gérées sont précisés séparément dans le contrat.","product-loom.26852e9043":"Le déploiement détermine où la trame s'exécute. Il ne redéfinit pas ce que la trame signifie. Les intégrations et le matériel disponibles changent selon la posture. Le contrat cognitif, lui, ne change pas.","product-loom.b31d88128b":"SUR SITE + PÉRIPHÉRIE","product-loom.fa760e3c7d":"AIR-GAPPED","product-loom.585ee0f798":"Quatre postures, un seul contrat","product-loom.5a294dd121":"ce qui change, ce qui ne change jamais","product-loom.9b78aaba24":"Mesh géré","product-loom.9645dfa1c7":"Service Fabric géré ; pas d'accès direct à Loom.","product-loom.c238039dee":"Sur site","product-loom.eeb7ec537c":"Votre infrastructure, votre contrôle.","product-loom.8440b9eb7d":"Périphérie","product-loom.cccc80a8d2":"Au plus près du travail.","product-loom.5df2ebe7c0":"Isolé","product-loom.8074235dbf":"Aucune connexion sortante.","product-loom.12ef701ae6":"l'emplacement et les intégrations changent","product-loom.77660df195":"le contrat cognitif ne change pas","product-loom.80c40f6bb3":"Une dernière carte montre où se situe Loom dans Dweve.","product-loom.4272e414ab":"Loom dans la pile Dweve","product-loom.1434cd4348":"Les opérations s'exécutent en dessous","product-loom.4f6ec89f5c":"la cognition est tissée ici","product-loom.dec6dc90a1":"Core fournit la machine IA complète qui exécute les opérations apprises et algorithmiques de Loom. Spindle fournit des connaissances et une provenance gouvernées, sans perte. Loom tisse la cognition à partir de la perception, de la mémoire, des modèles, de la recherche, du raisonnement, des solveurs, de la vérification et des spécialistes.","product-loom.a25a92e5c4":"Nexus place les capacités cognitives dans des organisations exécutables avec des agents, des outils, des flux de travail, des autorités et des personnes. Mesh fournit le calcul distribué. Fabric est l'endroit où les gens demandent, inspectent et utilisent le résultat.","product-loom.b5efa00a30":"UNE SEULE PILE","product-loom.335e52b2ac":"DES RESPONSABILITÉS CLAIRES","product-loom.f4a1774adc":"RIEN DE RÉINVENTÉ","product-loom.fe3660a5fe":"Qui fait quoi","product-loom.eacb20ad2b":"autour du tissage central","product-loom.68836c550e":"Core","product-loom.ec8e6c4f8d":"La machine qui exécute les opérations.","product-loom.4a86080d67":"Spindle","product-loom.a6e6e9a043":"Connaissances et provenance gouvernées, sans perte.","product-loom.485a04fef4":"Nexus","product-loom.e253bdc81a":"Cognition placée dans des organisations exécutables.","product-loom.6a454bb788":"Mesh et Fabric","product-loom.48efa3ffa3":"Calcul distribué et surface humaine.","product-loom.43e2511125":"Loom tisse la cognition","product-loom.2ee19976e4":"la pile porte le reste","product-loom.d573b4f1e5":"Apportez la tâche qui expose","product-loom.494b6c47e5":"Une tâche qui nécessite une extraction et une explication exactes. Une tâche qui mélange la recherche avec des contraintes formelles. Une tâche qui nécessite de la mémoire, un raisonnement causal et une vérification. Une tâche où un solveur doit remplacer une supposition. Une tâche qui traverse les domaines sans réveiller tout un monolithe. Voyez la trame que Loom construit autour d'elle.","product-loom.c2921360a2":"Apportez une vraie tâche","product-loom.9e3c1d591d":"Sur quoi reposent les affirmations","product-loom.c1dfd96eea":"6","product-loom.a8d7e63e6a":"modalités de perception","product-loom.1634988224":"Texte, documents, images, audio, vidéo, données structurées","product-loom.1b64538924":"4","product-loom.1f45f8a7a7":"niveaux de mémoire","product-loom.ea597fedc8":"De travail, épisodique, sémantique, procédural, limité par la politique","product-loom.7859321229":"Peu actifs : environ 4 à 8 spécialistes de domaine de premier niveau en moyenne, sans plafond strict","product-loom.a3ca9913ae":"chemin natif appris","product-loom.883328ff87":"Binaire et entier entraînés, trace observable jointe","product-loom.182386ab5d":"Dweve Loom, runtime Woven Intelligence","product-loom.0d35ddce7d":"Une requête devient","product-loom.068adc9bb9":"un graphe cognitif","product-loom.a6e52838d4":"Loom est la plateforme IA déterministe de Dweve pour les modèles de langage adossés à des solveurs : un modèle cognitif tissé construit autour de l'apprentissage de contraintes. Le graphe cognitif typé est compilé à partir de la tâche, de la politique, des exigences de preuve et du budget d'exécution. Seuls les nœuds requis s'activent, et le résultat sort avec une trace de tissage.","product-loom.1336c4004c":"Voir un graphe se compiler","product-loom.161480a2d3":"Lire l'architecture","product-loom.1fdf175152":"EXÉCUTION","product-loom.91a4801bd6":"Nœuds du graphe","product-loom.d5a420b405":"contrats typés","product-loom.239c093a9b":"Répartition des solveurs","product-loom.437db53efc":"natifs et intégrés","product-loom.46d73ac1d5":"Routage spécialisé","product-loom.8866c2bd7e":"épars, déterministe","product-loom.cf1caaae2a":"Chaque exécution","product-loom.a2b913dfc3":"trace observable","product-loom.6bea5119a1":"Les threads ont des contrats typés","product-loom.9c12be0dcf":"Chaque nœud","product-loom.78839b524a":"signe un contrat","product-loom.cdf56b1847":"Un thread cognitif n'est pas un simple callback non typé. Il possède une forme d'entrée, une forme de sortie, une signature de capacités, une version, un modèle de coût, un contrat de déterminisme, des modes de défaillance et une surface de preuve. Les sorties typées empêchent le graphe cognitif de se dissoudre en prose entre chaque étape.","product-loom.83f00d001f":"Un extracteur de segments émet des offsets et des étiquettes. Un embedder émet une représentation binaire. Une étape de récupération émet des candidats et des distances. Un classeur émet un ordre et des scores. Un solveur SAT émet SAT, UNSAT ou inconnu, plus un modèle ou un certificat lorsque pris en charge. Un raisonneur causal émet des chemins, des interventions ou des résultats d'indépendance. Un vérificateur émet un résultat accepté, un résultat rejeté ou une raison nommée pour laquelle il ne peut pas certifier le chemin.","product-loom.7100d12f3e":"TYPÉ EN ENTRÉE ET EN SORTIE","product-loom.06d55361b1":"VERSIONNÉ","product-loom.107f2cdb74":"SURFACE DE PREUVE","product-loom.16482ca0e6":"Callback ou contrat","product-loom.c5f1a39195":"pourquoi le planificateur a besoin de types","product-loom.cc59dc5c15":"Callback non typé","product-loom.ecb492bd10":"un outil qui renvoie du texte","product-loom.f2d473e69c":"forme inconnue jusqu'à son exécution","product-loom.776d877666":"aucune version à épingler","product-loom.852a17f45f":"l'échec ressemble à de la prose","product-loom.406551baa8":"aucune surface de preuve","product-loom.187df05ecc":"le planificateur ne peut pas raisonner à son sujet","product-loom.7d264a7b0d":"Thread typé","product-loom.5202e46c02":"un contrat cognitif signé","product-loom.700309dab2":"formes d'entrée et de sortie déclarées","product-loom.ed06225704":"signature de capacités et version","product-loom.7db8fb921b":"modes de défaillance nommés","product-loom.9ba4e49a41":"une surface de preuve à citer","product-loom.9ae4dc2620":"le planificateur peut le composer","product-loom.f2d1eef122":"pas un callback","product-loom.482168508b":"un contrat que le planificateur lit","product-loom.22cf1f7b08":"Les contrats permettent au planificateur de construire un graphe plutôt qu'une chaîne de prompts.","product-loom.cd6803f484":"Le graphe est planifié","product-loom.807f4ad0b4":"Tâche, modalité, domaine,","product-loom.59f8c79e7f":"preuve, budget","product-loom.f5c5862198":"Loom n'exécute pas un pipeline fixe pour toutes les tâches. La tâche est classée par structure, modalité, domaine, preuve requise et famille de solveurs possible. Le planificateur peut construire un graphe peu profond pour une tâche bornée ou un graphe plus profond pour une tâche complexe. Le graphe est suffisamment explicite pour être inspecté et suffisamment dynamique pour s'adapter à la tâche.","product-loom.569056e679":"Des branches de perception ou de récupération en parallèle peuvent converger avant le raisonnement. Plusieurs modes de raisonnement peuvent opérer sur le même état. Un solveur peut remplacer ou contraindre une étape prédictive. Un vérificateur peut rejeter le graphe avant l'expression.","product-loom.b223103d5d":"PEU PROFOND OU PROFOND","product-loom.ea4d93b3a5":"INSPECTABLE","product-loom.ccaef55933":"Les étapes de compilation","product-loom.f282929bfd":"de la tâche au résultat émis","product-loom.28b6dc3117":"Analyser","product-loom.f0b45b09bf":"Classer la tâche par structure, modalité et domaine.","product-loom.ae2f98a099":"Planifier","product-loom.3e4ad5c2c4":"Résoudre un graphe peu profond ou profond pour le travail.","product-loom.ac7f958cc0":"Résoudre","product-loom.188f62c2c0":"Épingler les versions de chaque nœud du graphe.","product-loom.6ea36ce8d4":"Exécuter","product-loom.23ccb28ff2":"Lancer les branches parallèles là où le graphe le permet.","product-loom.dda6ac27b9":"Vérifier","product-loom.2617cc1a3b":"Filtrer le résultat avant qu'il ne puisse être exprimé.","product-loom.08afa6be84":"Émettre","product-loom.3a08abad6c":"Renvoyer un résultat plus la trace de tissage.","product-loom.f6f7031af0":"la topologie s'adapte à la tâche","product-loom.987cc9aab3":"jamais l'inverse","product-loom.d647306ef4":"Les nœuds appris partagent une représentation compacte.","product-loom.8570c5a454":"Une représentation binaire connecte les composants appris","product-loom.2515956c6d":"XNOR, popcount,","product-loom.c9105c8e51":"liaison XOR, bundle majoritaire","product-loom.a102062846":"Les composants appris de Loom utilisent des représentations bipolaires compactes. Les hypervecteurs binaires fournissent un espace commun pour la similarité, le routage, l'association mémoire, la récupération et l'activation des spécialistes. La représentation partagée réduit la conversion entre les threads appris et rend l'état de routage exact reproductible.","product-loom.b0e7797c6e":"XNOR et le comptage de population remplacent les produits scalaires en virgule flottante sur le chemin critique. La liaison XOR fournit une association auto-inverse. Le bundling majoritaire fournit des représentations compositionnelles. Les couches symboliques et solveur conservent leurs propres structures natives plutôt que d'être contraintes en vecteurs là où cela perdrait du sens.","product-loom.92555fa877":"ESPACE BIPOLAIRE PARTAGÉ","product-loom.5433465a9c":"PAS DE CHEMIN CHAUD FLOTTANT","product-loom.334f61cb93":"LE SYMBOLIQUE RESTE NATIF","product-loom.4f50c7f8c5":"Deux plans, un tissage","product-loom.834ac46778":"binaire appris, symbolique natif","product-loom.bac7081cb6":"Plan appris","product-loom.aebc1afa47":"XNOR","product-loom.b8810e6986":"Le comptage de population remplace les produits scalaires","product-loom.3313261f4e":"chemin chaud","product-loom.c7807b9951":"Plan symbolique","product-loom.cdb7e65462":"CNF, graphes, intervalles, preuves","product-loom.e345c5bf73":"structure propre","product-loom.4d46077c78":"lié","product-loom.3f44e41832":"Marqueur de conversion","product-loom.d6b2d6b28a":"Croiser uniquement là où le sens survit","product-loom.a45c2264b8":"explicite","product-loom.31c50967be":"les fils appris partagent le plan","product-loom.606ad2ec39":"le symbolique garde le sien","product-loom.52d39ef543":"La première grande famille de fils est la perception.","product-loom.a40c6bcdac":"Tissu de perception","product-loom.725992262a":"Observations typées,","product-loom.0bece009bd":"pas un contexte de prompt générique","product-loom.2e0d7c4b15":"Le tissu de perception couvre le texte, les documents, les images, l'audio, la vidéo et les données structurées. Toutes les sorties restent adressables aux nœuds de mémoire, de raisonnement et de vérification en aval.","product-loom.15a87bb79a":"Les chemins texte incluent la tokenisation, la normalisation, l'extraction d'entités et de relations, la classification, l'intention, le discours, le sentiment, la structure argumentative et des indications de résumé. Les chemins image incluent le seuillage, les contours, les composantes connexes, les descripteurs, la texture, la segmentation, la similarité et la classification. Les chemins audio incluent l'énergie, la détection d'activité vocale, la hauteur, l'analyse spectrale, le rythme, l'empreinte et les caractéristiques du locuteur. Les chemins vidéo incluent le mouvement, le suivi, les changements de scène et la reconnaissance d'activité. Les chemins document et structuré incluent la mise en page, les métadonnées, les tableaux, le schéma, les statistiques, la qualité, les anomalies, la dérive, les motifs, les jointures et l'analyse temporelle.","product-loom.44404d4a15":"CHAMPS ADRESSABLES","product-loom.78fcc99b5a":"Modalité par capacité","product-loom.8d6d81eafb":"familles d'opérateurs représentatives","product-loom.c3328c39b0":"Texte","product-loom.fca7863dd8":"Tokenisation, entités, relations, classification, discours.","product-loom.687c82861c":"Documents","product-loom.da32051668":"Mise en page, métadonnées, tableaux, schéma, qualité.","product-loom.09e871c98f":"Images","product-loom.c00d35d344":"Contours, composantes, descripteurs, segmentation.","product-loom.13fa1c32b7":"Énergie, activité vocale, hauteur, spectral, locuteur.","product-loom.bc17c1f017":"Vidéo","product-loom.7b64b85499":"Mouvement, suivi, changement de scène, activité.","product-loom.14dde95874":"Structuré","product-loom.dc83ae429b":"Statistiques, anomalies, dérive, jointures, temporel.","product-loom.e882bbc47c":"champs et étendues exacts","product-loom.b276fc8e20":"consommé en aval","product-loom.21ce91f7e1":"Les observations deviennent utiles lorsque la mémoire peut les retenir et les rappeler.","product-loom.6049a0a038":"Tissu de mémoire","product-loom.4d14879d27":"De travail, épisodique,","product-loom.4a0fc03465":"sémantique, procédurale","product-loom.dbac689942":"Le système de mémoire de Loom sépare l'état de travail, épisodique, sémantique et procédural. La mémoire de travail est bornée et sensible à l'attention. La mémoire épisodique prend en charge le rappel adressé par contenu et le contexte temporel. La mémoire sémantique stocke des triplets typés et des structures de connaissances. La mémoire procédurale stocke des arbres de décision, des règles de production et des compétences réutilisables.","product-loom.09d881bc32":"Les composants du cycle de vie gèrent la consolidation, la décroissance, le compactage, la relecture, la planification et l'oubli. La récupération peut utiliser la similarité directe, LSH, l'association par graphe, l'indexation temporelle ou des requêtes de connaissances. Des compteurs monotones maintiennent l'évolution interne de la mémoire indépendante de la dérive de l'horloge murale.","product-loom.81d43619e5":"CYCLE DE VIE BORNÉ","product-loom.77ecc5595d":"ADRESSÉ PAR CONTENU","product-loom.ede832931e":"Niveau, structure, cycle de vie","product-loom.e73b42a68d":"quatre responsabilités","product-loom.02e4ef5045":"État actif borné et sensible à l'attention.","product-loom.b41659d7a9":"Rappel adressé par contenu avec contexte temporel.","product-loom.190293cf7c":"Triplets typés et structures de connaissances.","product-loom.991f0667a3":"Arbres de décision, règles de production, compétences réutilisables.","product-loom.141f40846d":"le rappel est limité","product-loom.1577782403":"l'évolution est bornée","product-loom.13d6ad8941":"Les décisions apprises bornées deviennent des fils de micro-modèles.","product-loom.1ad40e4b55":"Tissu de micro-modèles","product-loom.a120e09058":"Responsabilité bornée,","product-loom.bb57f7d4e4":"évaluation bornée","product-loom.7733a18822":"La classification, l'extraction d'étendues exactes, la pertinence, le classement, le reclassement, la récupération et les plongements sont des exemples, pas la limite de la famille de modèles. Loom peut héberger des composants appris spécialisés partout où une décision statistique bornée est la bonne abstraction. Chaque modèle possède une responsabilité et une surface d'évaluation.","product-loom.df0d7ce120":"Un micro-modèle peut se placer avant un solveur, après la perception, dans la récupération, à côté d'un mode de raisonnement, ou comme une porte qui décide si une branche plus profonde vaut la peine d'être exécutée. Le modèle est petit parce que la responsabilité est étroite, pas parce que la capacité est secondaire.","product-loom.64344f8715":"UNE RESPONSABILITÉ","product-loom.8b9919c285":"UNE MÉTRIQUE","product-loom.a76c6a121f":"PRIMITIVE ARCHITECTURALE","product-loom.0cd58bfe0a":"Responsabilité de sortie","product-loom.1911a15371":"décisions étroites, résultats typés","product-loom.a16c4ed9fa":"Classer","product-loom.0f28e0528e":"Une décision de libellé bornée.","product-loom.8d767bf5b7":"classe","product-loom.6d84ceaf60":"Extraire","product-loom.2dfbdf2312":"Segments exacts avec décalages.","product-loom.6325f8c630":"segment","product-loom.dd48a11495":"Classer","product-loom.367996582a":"Ordre et scores sur les candidats.","product-loom.cce55e4309":"ordre","product-loom.5701b5f6fe":"Porte","product-loom.459ff7ab95":"Si une branche plus profonde s'exécute.","product-loom.3c5b492776":"porte","product-loom.44a8e3bd89":"petit parce qu'étroit","product-loom.cf9f0e08ba":"pas parce que secondaire","product-loom.64bd63599c":"La recherche est l'endroit où plusieurs de ces nœuds forment un graphe natif.","product-loom.35df9fec63":"Graphe de recherche natif","product-loom.05d47eeb65":"Encoder, récupérer, scorer,","product-loom.95e2dd5bd2":"classer, reclasser, vérifier","product-loom.a2b11670a3":"Le tissage de recherche est un graphe de nœuds indépendants : encoder la requête, récupérer les candidats, scorer la pertinence, classer, reclasser les candidats sélectionnés, appliquer les filtres de politique et de provenance, puis vérifier le support. L'embedder et l'index de récupération opèrent nativement dans l'espace binaire.","product-loom.8121d57d92":"Hamming et XNOR avec comptage de population offrent des chemins de similarité compacts. Le reclassement reste séparé de la génération de candidats, de sorte que la comparaison coûteuse n'est appliquée qu'à la frontière. L'ensemble de preuves final reste typé et adressable par source.","product-loom.9e43eafeb7":"INDEX BINAIRE","product-loom.185203bdf5":"NŒUDS ÉTAGÉS","product-loom.1cfb5f74d7":"ADRESSAGE PAR SOURCE","product-loom.3150c77a57":"Candidats par étape","product-loom.fa95f6de5a":"la frontière se rétrécit","product-loom.782e817cf0":"Encoder","product-loom.182067a4f3":"Requête en représentation binaire.","product-loom.eb55f47b49":"Récupérer","product-loom.62c573c77c":"Ensemble de candidats depuis l'index.","product-loom.e6ee45c97e":"La pertinence réduit l'ensemble.","product-loom.6117abc77a":"Reclasser et vérifier","product-loom.5c9596dcf0":"Comparaison approfondie, puis vérification du support.","product-loom.346e3652ea":"génération compacte","product-loom.8180e6d82f":"profondeur à la frontière","product-loom.ddcec71404":"La composition linguistique peut rejoindre sans posséder les étapes antérieures.","product-loom.6be6198617":"Transformers entièrement bipolaires","product-loom.27f3c3e38d":"Natif un-bit,","product-loom.409fa7ddf3":"contraint par l'état typé","product-loom.0d9873d31b":"Les chemins de transformateur de Loom sont entraînés et exécutés dans la représentation bipolaire native. Ce sont des fils de rendu linguistique dans un graphe d'apprentissage par contraintes, pas un modèle traditionnel uniquement transformateur. Il n'y a pas de modèle flottant caché servant de source de vérité canonique pour l'inférence. Les transformateurs peuvent effectuer un travail linguistique contextuel, la modélisation de séquences, la composition et la génération dans le graphe cognitif.","product-loom.ee86b8640c":"Leur sortie peut être contrainte par l'extraction exacte, les résultats du solveur, l'état des connaissances, les contributions spécialisées ou les nœuds de vérification. Ce sont des fils puissants. Ils ne sont pas privilégiés au-dessus de tous les autres fils.","product-loom.c25c5c82cf":"PORTS TYPÉS","product-loom.bfa0313543":"NON PRIVILÉGIÉ","product-loom.66e129b91c":"Le transformateur, en chiffres","product-loom.08514f3dd5":"représentation et état","product-loom.52b6dd2efb":"représentation apprise","product-loom.330a6b6340":"Poids et activations bipolaires","product-loom.b612df5e84":"classe d'accumulateur","product-loom.a78849de39":"Pas de modèle maître flottant en dessous","product-loom.33469d3faa":"épinglé","product-loom.6c8fdb437c":"état de relecture","product-loom.1448385c79":"Versions et état complet enregistrés","product-loom.bc743d5e22":"les faits arrivent par les ports","product-loom.86608a7aa2":"pas un résumé d'invite","product-loom.a7c9f3920f":"La cognition plus profonde se répartit entre des modes de raisonnement explicites.","product-loom.c4f9d7b60a":"Répartition du mode de raisonnement","product-loom.2291e34bf2":"Des raisonnements différents,","product-loom.08b6cbc15e":"des moteurs différents","product-loom.6b22a2bca4":"La couche de raisonnement unifiée expose plusieurs modes derrière des requêtes et des réponses typées. Le mode fait partie de la trace, il n'est pas caché dans un appel de génération générique.","product-loom.582bb19085":"Le raisonnement déductif et le chaînage arrière opèrent sur des faits et des règles. L'induction conserve les preuves derrière une généralisation. L'abduction classe les hypothèses, tandis que l'analogie transfère la structure relationnelle. Le raisonnement causal, temporel et spatial utilise ses propres graphes et systèmes de relations. Le raisonnement probabiliste et décisionnel conserve les distributions, les utilités et les politiques. Les chemins métacognitifs, contrefactuels, flous, par défaut, modaux et déontiques préservent leurs propres résultats et limites.","product-loom.b6580e0220":"15 FORMES","product-loom.ab0056be22":"DISPATCH TYPÉ","product-loom.3d27f2f51a":"MODE DANS LA TRACE","product-loom.e021c1e06f":"Mode, structure, sortie","product-loom.3c799fbd25":"quatre des quinze","product-loom.9ac115e7b5":"Faits et règles, chaînage arrière.","product-loom.94b134aabd":"Graphes et d-séparation.","product-loom.0efe5fd2a3":"Temporel","product-loom.495f28c63c":"Relations d'Allen, propagation de cohérence.","product-loom.30603fa9e0":"quand","product-loom.c2a4d654c5":"Interventions, mondes alternatifs.","product-loom.27a377f226":"le mode est explicite","product-loom.99171cb7e8":"pas un score de confiance","product-loom.c1d1faf7d5":"Certaines requêtes ne sont pas des problèmes de mode de raisonnement. Ce sont des problèmes de solveur.","product-loom.73f6b70e85":"Logique, maths, optimisation","product-loom.4da0f917a3":"graphe, automates, synthèse","product-loom.6abe9d295c":"Loom peut répartir entre les familles de solveurs natives et intégrées selon les caractéristiques du problème et les garanties requises. Le but n'est pas d'appeler tous les solveurs. Le but est de reconnaître quand le problème appartient à l'un d'eux.","product-loom.c033e9b084":"La surface comprend SAT, QBF, DQBF, MaxSAT et XOR-SAT ; SMT avec bit-vectors, tableaux, chaînes et arithmétique linéaire et non linéaire ; CSP avec contraintes globales et réseaux temporels ; ASP, Datalog, clauses de Horn contraintes, preuve du premier ordre et recherche de modèles finis ; LP, QP, ILP, MIP, MINLP et ordonnancement ; algorithmes de graphes, automates, model checking et réseaux de Petri ; algèbre symbolique, intervalles, systèmes différentiels et équations matricielles ; inférence d'équilibre, probabiliste et planification ; et CEGIS, SyGuS et synthèse réactive. Les méthodes natives et intégrées restent identifiées dans la trace du tissage.","product-loom.17d9a7fd00":"24 RÉGIONS","product-loom.d41e241ea6":"NATIF ET INTÉGRÉ","product-loom.ee5e98b952":"VOCABULAIRE EXACT","product-loom.514505c185":"Famille, natif, intégré","product-loom.69b7510ae9":"backends où activés","product-loom.122f1700f9":"Logique","product-loom.75eca81f8b":"SAT, MaxSAT, XOR-SAT. Kissat et CaDiCaL où activés.","product-loom.ba42eddff9":"SMT","product-loom.dafd435d71":"Bit-vectors, tableaux, chaînes, arithmétique. cvc5 et Z3 intégrés.","product-loom.c794704381":"Optimisation","product-loom.475a76af93":"LP, QP, ILP, MIP. HiGHS et SCIP intégrés.","product-loom.52e68a873a":"Contraintes","product-loom.7a72356fe9":"CSP, contraintes globales, réseaux temporels et spatiaux.","product-loom.028cfac607":"Graphe et automates","product-loom.17b0cec71d":"Flot, couplage, model checking, réseaux de Petri.","product-loom.41dcffd22d":"Algèbre, e-graphs, CAD, CEGIS, SyGuS.","product-loom.79011627d5":"reconnaître la forme","product-loom.8aa469b52a":"ne jamais appeler tous les moteurs","product-loom.d191b4fb0e":"Le bon solveur est sélectionné via un contrat de portefeuille explicite.","product-loom.5d7132606f":"Vous avez écrit ce pipeline","product-loom.c10c26f945":"Vous venez de demander à un transformeur de résoudre SAT à nouveau.","product-loom.banner.technical.headlineLead":"Vous venez de demander à un transformeur","product-loom.banner.technical.headlineAccent":"de résoudre SAT à nouveau.","product-loom.4ed04d8479":"La génération a remplacé la classification, et les plongements ont remplacé une correspondance exacte.","product-loom.1a77bea1d6":"Le RAG a répondu à une question d'arithmétique, une invite a planifié un emploi du temps, et un juge LLM a statué sur un théorème que le solveur pouvait décider.","product-loom.b306f81c70":"Une invite, cinq mauvais outils","product-loom.7756c6bff1":"Génération pour la classification","product-loom.a7d191ed95":"Plongements pour la correspondance exacte","product-loom.52ee927d42":"RAG pour l'arithmétique","product-loom.fd1c534d70":"Une invite pour l'ordonnancement","product-loom.607a8a303b":"Une invite n'est pas une architecture cognitive.","product-loom.ef612a1386":"Dispatch de solveur et portefeuille","product-loom.d829ede4ca":"Caractéristiques du problème, théorie,","product-loom.06ad8bc5f0":"besoin de preuve, budget","product-loom.0e68a66fd9":"Les caractéristiques du problème peuvent router la requête vers le registre de solveurs ou un portefeuille. Le répartiteur peut considérer la théorie, les types de variables, la densité des contraintes, les besoins de preuve attendus, l'état de démarrage à chaud, le backend disponible et le budget d'exécution. Un portefeuille peut sélectionner ou séquencer les solveurs plutôt que de verrouiller le système sur un seul moteur.","product-loom.69445ca602":"Les solveurs natifs et les solveurs adossés à FFI restent distinguables dans la trace. Les capacités WIP restent versionnées et exclues du routage de production jusqu'à ce que leur contrat soit prêt. La sortie conserve le statut réel du solveur. SAT n'est pas une confiance. UNSAT n'est pas un refus écrit par un modèle. Inconnu n'est pas silencieusement converti en une réponse plausible.","product-loom.8380ba31d1":"REGISTRE ET PORTEFEUILLE","product-loom.dbcdb08d5c":"NATIF VERSUS FFI","product-loom.4e1194f79c":"ÉTAT RÉEL SORTIE","product-loom.9a8023b14d":"Résultat vers l'action suivante","product-loom.ec4ace7629":"ce que chaque état permet","product-loom.615e0eb11d":"Modèle SAT plus","product-loom.8cd7818d3f":"L'affectation peut alimenter le nœud suivant.","product-loom.6ef16c9410":"UNSAT plus noyau","product-loom.5fb54cd8f2":"Le conflit nomme les contraintes en échec.","product-loom.5193a46114":"Optimal","product-loom.0fb19babf1":"La borne est exacte, pas une suggestion.","product-loom.bc7819b34f":"Inconnu","product-loom.d67c4fceae":"Un délai dépassé reste inconnu, jamais une supposition.","product-loom.9b89d78978":"le portefeuille évalue les candidats","product-loom.d9e4b9bd2c":"l'état reste exact","product-loom.0853724625":"La sortie du solveur peut alimenter la connaissance et la vérification sans devenir de la prose.","product-loom.2bae309548":"Connaissance, contradiction, révision de croyance, preuve","product-loom.290eda8663":"Faits, conflits,","product-loom.540463f942":"révisions, certificats","product-loom.2d36d03349":"Les bases de connaissances et les graphes stockent des faits, des règles, des entités, des relations, des analogies, des abstractions et des structures de sens commun. La détection de contradiction trouve les conflits directs, implicites ou temporels. La révision de croyance peut étendre, contracter ou réviser la base de croyance actuelle.","product-loom.4c06030dd5":"La vérification de preuve valide les objets de preuve lorsque la méthode sélectionnée les fournit. AION peut attacher des certificats vérifiables indépendamment aux chemins pris en charge. Tous les chemins cognitifs ne sont pas formellement certifiables. La trace nomme ce qui a été vérifié, par quel mécanisme, et ce qui est resté une inférence plutôt qu'une preuve.","product-loom.9227352649":"RÉVISION STYLE AGM","product-loom.73aadabd91":"PREUVE VÉRIFIÉE","product-loom.a0e3cf5280":"CERTIFICATS LÀ OÙ PRIS EN CHARGE","product-loom.608810eca6":"Les étapes de vérification","product-loom.15dbe359b9":"chaque artefact reste distinct","product-loom.80628bd746":"Détecter","product-loom.16a9f6b2dd":"Trouver les conflits directs, implicites ou temporels.","product-loom.b450347518":"Réviser","product-loom.849e392d0b":"Étendre, contracter ou réviser la base de croyance.","product-loom.68cb47d254":"Prouver","product-loom.577d5637aa":"Vérifier les objets de preuve lorsque la méthode les fournit.","product-loom.55cbfd1b6c":"Expliquer","product-loom.a9e1ecf824":"Nommer ce qui a été prouvé et ce qui est resté une inférence.","product-loom.a5314cb102":"la preuve n'est pas une explication","product-loom.c39f20104a":"l'inférence est nommée comme inférence","product-loom.82bd055d4f":"La profondeur de domaine ajoute une autre couche éparse.","product-loom.4a84504d31":"Couche spécialiste éparse","product-loom.54b9ee0851":"Profondeur de domaine","product-loom.10fd82d1fa":"dans le graphe plus large","product-loom.81ad4d5351":"Chaque spécialiste est versionné, évalué et adressable séparément. Le routage commence par des signatures compactes et réduit le catalogue par voisins approximatifs, Permuted Agreement Popcount et sous-ensembles de portes par spécialiste. Un top-k déterministe sélectionne l'ensemble actif.","product-loom.eca832ae80":"Les spécialistes s'exécutent en parallèle lorsque le graphe le permet. Leurs sorties peuvent alimenter des contraintes, des solveurs, la vérification ou la synthèse finale. La couche spécialiste fournit la profondeur de domaine. Elle ne remplace pas la perception, la mémoire, la récupération, le raisonnement ou les solveurs.","product-loom.a215525516":"CATALOGUE 528","product-loom.42dee5f028":"TOP-K DÉTERMINISTE","product-loom.544499f269":"UNE COUCHE ÉPARSE","product-loom.48b41e2711":"Du catalogue à l'actif","product-loom.ce3ea9ea2e":"l'entonnoir de routage","product-loom.5a24102340":"Catalogue","product-loom.4b83a910fe":"528 spécialistes de domaine, versionnés et adressables.","product-loom.52e6d8ab88":"complet","product-loom.b5bf8067cf":"Candidats","product-loom.fb50d154bf":"Les voisins approximatifs réduisent le champ.","product-loom.c63ff60ad3":"Portes","product-loom.0fb038eaf8":"Les sous-ensembles de portes par spécialiste évaluent le bassin.","product-loom.a733b809d2":"Actif","product-loom.1fcf44857f":"Le top-k déterministe sélectionne l'ensemble.","product-loom.170a9cd325":"environ 4 à 8 spécialistes de domaine de premier niveau en moyenne ; les demandes complexes peuvent en sélectionner plus ou moins selon les besoins","product-loom.62a3bbf21d":"profondeur de domaine ajoutée","product-loom.f2bd456148":"Loom route à plus d'un niveau que celui des spécialistes.","product-loom.4ee4556cf7":"Routage à plusieurs niveaux","product-loom.3d54b1bdfe":"Graphe, modalité, mémoire,","product-loom.71e8a91bf4":"recherche, solveur, spécialiste","product-loom.3012721934":"Loom achemine plus que des spécialistes. Il peut router d'une tâche vers un graphe cognitif, d'une modalité vers un chemin de perception, d'une requête mémoire vers un niveau et un index, d'une requête de recherche vers un chemin de récupération et de classement, d'une structure de problème vers un mode de raisonnement, d'une théorie et d'une forme de contrainte vers un solveur, d'une signature de domaine vers un sous-ensemble de spécialistes, et d'un état de preuve vers un vérificateur ou un refus.","product-loom.7f16a43919":"Chaque décision de routage peut être enregistrée avec l'ensemble des candidats, les scores, les seuils, la version et le chemin sélectionné.","product-loom.7c2aa40a90":"8 NIVEAUX","product-loom.105d5703f4":"CANDIDATS NOTÉS","product-loom.4772357d5c":"DÉCISION ENREGISTRÉE","product-loom.f1869ba465":"Router le type vers la cible","product-loom.4ee7c6e280":"une décision à chaque niveau","product-loom.e55379cc0a":"Tâche vers graphe","product-loom.5acdfca805":"Topologie peu profonde ou profonde sélectionnée.","product-loom.f42822147c":"Problème vers solveur","product-loom.ca132ba146":"La théorie et les caractéristiques choisissent le backend.","product-loom.07037798bc":"Domaine vers spécialistes","product-loom.2bccb52a38":"Les signatures sélectionnent un sous-ensemble borné.","product-loom.95f43a4b0d":"Preuve vers vérificateur","product-loom.13b8fc4e0b":"Ou vers une arête de refus typée.","product-loom.2744998d5a":"ensemble de candidats et scores","product-loom.156906de3b":"seuil, version, chemin","product-loom.4cd755a91f":"Des sorties différentes exigent une sémantique de fusion explicite.","product-loom.81379de5ef":"Sémantique de fusion typée","product-loom.874d275102":"Union, classement, quorum,","product-loom.93eacf2e03":"arbitrage, dominance","product-loom.53064a6285":"Des fils différents exigent des opérations de fusion différentes. Les listes de candidats peuvent être unies, intersectées ou reclassées. Les ensembles de contraintes peuvent être combinés ou déclarés incohérents. Les sorties de spécialistes peuvent exiger un quorum, un arbitrage ou un vérificateur. Les modes de raisonnement peuvent contribuer des hypothèses concurrentes plutôt qu'une réponse moyenne.","product-loom.297b00b3d0":"Les résultats du solveur peuvent dominer les suggestions prédictives lorsque l'exactitude est requise. La fusion fait partie du contrat du graphe. Ce n'est pas une invite finale implicite qui demande à un modèle de langage de rendre tout cohérent.","product-loom.e157d2d6ae":"LA FUSION EST TYPÉE","product-loom.a802708c28":"L'EXACT DOMINE","product-loom.acbdeaab79":"AUCUNE INVITE DE COHÉRENCE","product-loom.0dfbee03b0":"Famille d'entrée vers règle","product-loom.d9bb4c8013":"cinq opérateurs différents","product-loom.d61d6c69cb":"Listes de candidats","product-loom.909b724dd7":"Union, intersection ou reclassement.","product-loom.da2ea5bee8":"listes","product-loom.b172dbcf67":"Combiner ou déclarer incohérent.","product-loom.d6c822010f":"ensembles","product-loom.551cfb69a4":"Spécialistes","product-loom.0d7b2e7cea":"Quorum, arbitrage ou vérificateur.","product-loom.cfbede3cef":"spécialistes","product-loom.924a9a91f2":"Résultats du solveur","product-loom.81d67ebec0":"Dominent les suggestions prédictives.","product-loom.25f33363da":"la fusion est dans le contrat","product-loom.a3b299abc3":"pas une invite finale","product-loom.e933a7f2d2":"Les fils appris sont entraînés pour la représentation qu'ils exécutent.","product-loom.702e25da1f":"Entraînement binaire et entier","product-loom.3168a01ebc":"Aucun modèle maître flottant","product-loom.a32a0cb735":"caché en dessous","product-loom.08a79c79d2":"CIBLE À L'ENTRAÎNEMENT","product-loom.0fc9c5e530":"AUCUN QUANTISEUR A POSTERIORI","product-loom.51dfac7b2d":"FAMILLES INDÉPENDANTES","product-loom.33f786c5af":"Les étapes d'entraînement","product-loom.ff1552bf5f":"vers un artefact scellé à un bit","product-loom.1504d94575":"Initialiser","product-loom.75c36392de":"Commencer par la représentation binaire des données.","product-loom.3b278ea9e7":"Entraîner","product-loom.3038a36837":"Mises à jour entières et à virgule fixe, sans maître flottant.","product-loom.6752f198b5":"Valider","product-loom.f9ff094102":"Évaluer sur la surface propre du composant.","product-loom.ff8fc1c58a":"Sceller","product-loom.ed5d054fa1":"Geler l'artefact à un bit.","product-loom.519b98b024":"Le versionner dans le catalogue.","product-loom.2ea226c93b":"la cible s'entraîne","product-loom.8d8fc7002d":"les familles s'entraînent seules","product-loom.299c7e48d8":"La formation indépendante rend possible le versionnage et la croissance additive.","product-loom.d4b4a1951c":"Versionnez chaque frontière","product-loom.83d86421ff":"Modèles, mémoires, solveurs,","product-loom.5ca718e1a9":"connaissances, règles, spécialistes","product-loom.9a7b505877":"Chaque fil cognitif possède une identité et une version. Les instantanés de mémoire, les artefacts de modèle, les builds de solveur, les ensembles de contraintes, les définitions de spécialistes, les bundles de politiques et les états de graphe de connaissances peuvent être épinglés. Un tissage peut donc être reconstruit à partir des versions qui ont réellement tourné.","product-loom.08374dcb29":"Une mise à niveau est un événement explicite. Elle ne réécrit pas silencieusement le sens des réponses antérieures.","product-loom.4d3ecd41ea":"CHAQUE FRONTIÈRE ÉPINGLÉE","product-loom.c3f3496746":"MISES À NIVEAU EXPLICITES","product-loom.3fb69833ea":"RECONSTRUCTIBLE","product-loom.b99a24fabc":"Le manifeste de tissage","product-loom.a1c6904b35":"un ranker échangé, isolé","product-loom.5b9622665c":"Tissage d'origine","product-loom.81f412a15c":"ranker v3, épinglé","product-loom.20cbd629e8":"Nœud modifié","product-loom.f99efc36ce":"ranker v4, échangé","product-loom.844e371901":"Effet isolé","product-loom.7cfb66da77":"seul le nœud de classement diffère","product-loom.eda94fe216":"empreintes par nœud","product-loom.d591c89c44":"le diff reste isolé","product-loom.5b5895cf33":"La relecture inclut le graphe complet et l'état.","product-loom.1199212a1b":"Relecture cognitive déterministe","product-loom.aa0a06e882":"Graphe, routes, mémoire","product-loom.ff2a491fec":"modèles, solveurs, versions","product-loom.5847a36dfc":"La relecture Loom est une relecture purement déterministe. Le runtime enregistre le graphe complet, l'ordre d'exécution canonique, les décisions de routage, les artefacts de modèle et de spécialiste, l'état de mémoire, les index, les connaissances, les contraintes, l'état du solveur, les limites, les sorties de dépendances et les preuves externes utilisées par l'exécution. Les chemins appris, entiers, en virgule fixe, bit à bit, symboliques et exacts s'exécutent tous sans graines aléatoires.","product-loom.5133b955da":"Les sources externes restent externes. La relecture capturée réutilise les preuves et sorties de dépendances enregistrées. La relecture en direct peut les rappeler et identifier où le monde a changé.","product-loom.c06a9f8f92":"ORDRE CANONIQUE","product-loom.5c6bb90ca9":"AUCUNE DÉRIVE DE RÉDUCTION","product-loom.eefe8e9b72":"SURFACE CONTRÔLÉE","product-loom.8f1b183710":"Capturée ou en direct","product-loom.a33eeb9ee2":"deux contrats de relecture","product-loom.5be168c1e2":"Relecture capturée","product-loom.fac744678a":"Réutiliser les preuves et sorties enregistrées.","product-loom.544130cf2c":"déterministe","product-loom.e8df00d54c":"Relecture en direct","product-loom.af7fb06388":"Rappeler les sources, trouver ce qui a changé.","product-loom.53215ac87b":"diverge","product-loom.4151fc1ab0":"le noyau contrôlé est exact","product-loom.ffff1a9f48":"les preuves externes peuvent changer","product-loom.9d5a00a6c2":"L'enregistrement est une exécution observable, pas une prose de raisonnement cachée.","product-loom.aa235be851":"Trace, pas chaîne de pensée","product-loom.d94e16e27b":"Nœuds et artefacts,","product-loom.61c9ac5ece":"jamais de pensées privées","product-loom.7cfef38375":"EXÉCUTION OBSERVABLE","product-loom.f293b5bdf7":"IDENTIFIANTS D'ARTEFACT","product-loom.3623d58dd5":"AUCUN CANAL PRIVÉ","product-loom.e96fa04331":"Séquence d'événements","product-loom.c14234f657":"avec identifiants d'artefact","product-loom.5cce1ad944":"01 percevoir","product-loom.8726ddf71c":"identifiants d'observation","product-loom.e3345cd5f8":"02 rappeler","product-loom.0694606010":"identifiants de mémoire","product-loom.c585282415":"03 récupérer","product-loom.dde83cfde3":"identifiants de preuve","product-loom.098e43cda9":"04 résoudre","product-loom.adf28a84d9":"statut et modèle","product-loom.90c990b7c7":"05 exprimer","product-loom.4a35d9d27f":"identifiant de chemin final","product-loom.7d293abfaa":"une séquence lisible","product-loom.a317dfd306":"aucun transcript de pensée","product-loom.b7e8f86be3":"De nombreuses capacités sous-jacentes se chevauchent, mais la sémantique du produit change.","product-loom.3132432738":"Loom et Nexus partagent des fondations, pas la sémantique","product-loom.89a6aab2b4":"Mêmes fondations,","product-loom.eb5f8c3549":"produit différent","product-loom.91be22eff4":"Les deux produits peuvent utiliser la perception, la mémoire, le raisonnement, les solveurs, les connaissances et la vérification. Dans Loom, ces composants sont des nœuds à l'intérieur d'un graphe cognitif unique produisant un résultat d'intelligence unique. Dans Nexus, ils peuvent être des capacités au sein d'agents dotés d'identité, de cycle de vie, d'autorité, de tâches, de communication et de responsabilité organisationnelle.","product-loom.78b66810bd":"Loom peut servir un agent Nexus, plusieurs agents Nexus ou Fabric directement. Les deux produits peuvent partager des facultés cognitives sans partager la même responsabilité : Loom compose un graphe cognitif, tandis que Nexus organise les agents, l'autorité et le travail.","product-loom.1f73770ed2":"COGNITION","product-loom.1786fd01f9":"FACULTÉS PARTAGÉES","product-loom.ad91819695":"FRONTIÈRE CLAIRE","product-loom.ef996ee0d6":"Fil Loom contre agent Nexus","product-loom.df14e1adc8":"la même fondation, deux rôles","product-loom.ae662fe493":"Fil Loom","product-loom.06d1564e3c":"un nœud dans un graphe cognitif","product-loom.d535ec68ec":"un résultat d'intelligence unique","product-loom.c5e3924847":"entrée et sortie typées","product-loom.e67bc93ce2":"pas d'identité propre","product-loom.02a270ae91":"vit dans le tissage","product-loom.49e1a9c411":"cognition composée pour une tâche","product-loom.0e1bf2726b":"Agent Nexus","product-loom.d590f1b2a0":"une capacité avec autorité","product-loom.c4b074c2a0":"identité et cycle de vie","product-loom.fd760295f9":"tâches et communication","product-loom.12b549df6c":"responsabilité organisationnelle","product-loom.df0def04b4":"peut appeler Loom","product-loom.c3240e8c44":"travail organisé entre agents","product-loom.87cda63596":"un fil dans un graphe","product-loom.65dff89c96":"une capacité dans un agent","product-loom.0550318632":"Les deux s'exécutent finalement sur Core.","product-loom.290e5c1d05":"Core exécute le tissage","product-loom.01ce726b2a":"Cette couche choisit la cognition","product-loom.ee02620069":"la machine en dessous l'exécute","product-loom.5fce5fe98e":"Core fournit l'univers d'opérations, les représentations numériques, le moteur d'entraînement, les kernels, la répartition et les backends matériels qui exécutent les chemins appris et algorithmiques de Loom. Loom détermine quel graphe cognitif doit s'exécuter. Core détermine comment ses opérations s'exécutent sur la machine disponible.","product-loom.3425ccb07f":"Certains déploiements stratégiques sélectionnés peuvent placer Core sur Kera pour la fondation d'exécution plus profonde, native au graphe.","product-loom.c5f7330673":"UNIVERS D'OPÉRATIONS","product-loom.0443e4c73d":"KERNELS ET RÉPARTITION","product-loom.830303b35d":"CORE SUR KERA","product-loom.2fd4504582":"La carte d'exécution","product-loom.7d2f4f837d":"du graphe au backend","product-loom.be5cedcef0":"Choisit quel graphe cognitif s'exécute.","product-loom.b14e0fee60":"Core natif","product-loom.128af5682f":"Exécute les opérations sur la machine.","product-loom.5bd7bdd9b6":"Core sur Kera","product-loom.f455dfa73b":"Fondation d'exécution plus profonde, native au graphe.","product-loom.b58bbcc943":"Loom choisit la cognition","product-loom.48c5535667":"Core exécute les opérations","product-loom.e8fe3c9285":"Un contrat de graphe unique se déploie dans chaque posture.","product-loom.e967f41da3":"Déployer le graphe cognitif","product-loom.7b4cd15c39":"Même contrat de graphe,","product-loom.058380e648":"cinq postures de déploiement","product-loom.f37804f36b":"UN CONTRAT","product-loom.f883a1d197":"SOCKETS PAR POLITIQUE","product-loom.dd157c7e31":"SENS INCHANGÉ","product-loom.a4700fc7a8":"Posture et dépendances","product-loom.f0c1c5d176":"ce que chaque posture permet","product-loom.310b994a27":"Votre infrastructure, des sockets contrôlés.","product-loom.b4b834e976":"Proche du travail, local d'abord.","product-loom.bb3d98dfee":"Distribué","product-loom.1856094531":"Sur le calcul Mesh.","product-loom.35538c11e6":"le contrat voyage","product-loom.330f8d474d":"le sens ne change pas","product-loom.17f7d9b9ad":"Construisez ensuite uniquement le graphe que la tâche mérite.","product-loom.4a51f37db6":"Construire la cognition","product-loom.32baa047a4":"Ne routez pas chaque requête vers un seul modèle. Représentez la perception, la mémoire, les modèles, le raisonnement, les solveurs, la vérification et les spécialistes comme les responsabilités computationnelles distinctes qu'ils sont. Laissez ensuite Loom tisser uniquement le graphe dont la tâche a besoin.","product-loom.c871b775ac":"Compiler une tâche réelle","product-loom.81419fcdde":"Ce sur quoi repose le runtime","product-loom.6215a83a54":"De travail, épisodique, sémantique, procédural, limité par le cycle de vie","product-loom.17ba079149":"15","product-loom.1c792f01cf":"modes de raisonnement","product-loom.4177720b25":"Déductif jusqu'au contrefactuel, réparti par structure","product-loom.20b62f582e":"couche clairsemée de spécialistes","product-loom.bec9caa341":"Top-k déterministe, chemin appris natif sur un bit, trace observable","product-loom.bfaf7bdc6e":"Dweve Loom, le tissu cognitif derrière Fabric","product-loom.c93cdbdbcc":"Différentes questions réveillent","product-loom.eb6331ceb7":"différents types d'intelligence.","product-loom.7a57211ed2":"Loom est la plateforme d'IA déterministe de Dweve qui se cache derrière de nombreuses réponses de Fabric : un modèle cognitif qui réunit langage, perception, mémoire, récupération, raisonnement, solveurs et vérification. Il ne force pas chaque travail à passer par la génération de langage. Vous posez une question une fois, et Loom tisse la bonne intelligence pour la question.","product-loom.faq.eyebrow":"Questions que se posent les équipes","product-loom.faq.title":"Ce qu'il faut savoir avant de définir le périmètre d'une tâche Loom","product-loom.faq.intro":"Ces réponses présentent la catégorie de Loom, sa relation avec les modèles de langage et les limites qui comptent lorsque vous évaluez un résultat.","product-loom.faq.what":"Qu'est-ce que Dweve Loom ?","product-loom.faq.whatAnswer":"Loom est la plateforme de Dweve pour l'IA déterministe : un graphe cognitif typé qui combine composants linguistiques, perception, mémoire, récupération, raisonnement, solveurs, vérification et spécialistes de domaine. Il compile le chemin dont une tâche a besoin au lieu de router chaque requête via un seul modèle.","product-loom.faq.llm":"En quoi Loom diffère-t-il d'un grand modèle de langage ?","product-loom.faq.llmAnswer":"Un grand modèle de langage n'est qu'une partie du graphe cognitif de Loom. Loom peut placer le travail linguistique aux côtés de fils d'extraction exacte, de récupération, de mémoire, de raisonnement, de solveur et de vérification, afin qu'une tâche reçoive les composants que sa structure et ses exigences de preuve appellent.","product-loom.faq.unsupported":"Comment Loom gère-t-il une réponse qu'il ne peut pas étayer ?","product-loom.faq.unsupportedAnswer":"Lorsque les preuves sont faibles, que les contraintes se contredisent ou qu'un solveur renvoie inconnu, Loom peut refuser au lieu de transformer la lacune en réponse assurée. La trace de tissage enregistre l'exécution observable, tandis que la relecture déterministe ne s'applique que sur les chemins pris en charge avec un état entièrement épinglé.","product-loom.faq.specialists":"Combien de spécialistes Loom utilise-t-il ?","product-loom.faq.specialistsAnswer":"Le catalogue contient 528 spécialistes de domaine de premier niveau. Environ 4 à 8 sont sélectionnés en moyenne par requête, mais le tissage réel varie selon la question, l'état et les ressources disponibles.","product-loom.b40aa88880":"Voir comment il décide","product-loom.f2b83c0462":"Essayer dans Fabric","product-loom.d9f8d71d1c":"Ce qui se réveille","product-loom.ad07af46d6":"Une étiquette simple","product-loom.1a86d96f90":"un petit modèle","product-loom.6d50dd0357":"Un document","product-loom.5cc944acc2":"un lecteur et un extracteur exact","product-loom.12db7acdfb":"Un planning","product-loom.f09d25fb50":"un vrai planificateur","product-loom.bf24c55e36":"Une question difficile","product-loom.83f8ca0954":"mémoire, raisonnement et vérifications","product-loom.2a4a05bcb4":"Un seul assistant, chaque travail de la même manière","product-loom.33744f7715":"Trouver n'est pas expliquer","product-loom.5f2f0c6cfd":"Résoudre n'est pas deviner","product-loom.ef56da7016":"Trouver une date n'est pas la même chose qu'expliquer un contrat. Reconnaître ce qui se trouve dans une image n'est pas la même chose que planifier un planning. Chercher des preuves n'est pas la même chose que décider si les preuves suffisent. Loom garde ces tâches séparées en coulisses.","product-loom.895a4c2845":"Vérifier si un ensemble de règles peut toutes être satisfaites n'est pas la même chose qu'écrire un paragraphe à leur sujet. La réponse arrive toujours par une seule conversation. Le travail sous-jacent utilise la méthode qui correspond à la question.","product-loom.0479a1cbeb":"TÂCHES DIFFÉRENTES","product-loom.b9a7c86262":"MÉTHODES DIFFÉRENTES","product-loom.f996815bcf":"UNE SEULE CONVERSATION","product-loom.40f3676867":"Une seule taille ne convient à personne","product-loom.bf6b774dff":"le mauvais outil pour chaque travail","product-loom.d63529ef6f":"Trouver une date","product-loom.f20db997e0":"Une paraphrase n'est pas la date exacte.","product-loom.e3533a1f08":"Planifier un planning","product-loom.fb6444d80d":"Une supposition n'est pas un planning vérifié.","product-loom.ff6edb2546":"Peser les preuves","product-loom.71950d52f6":"Être fluide n'est pas la même chose que suffire.","product-loom.05fcaffda4":"Expliquer un contrat","product-loom.473bd856fe":"Un résumé peut omettre la clause.","product-loom.968f75aa40":"tâches différentes","product-loom.fc34019c70":"réflexion différente","product-loom.b0410e8db1":"Les petites tâches doivent rester petites.","product-loom.855d7ee3f7":"Les petites questions restent petites","product-loom.b7455b3b6a":"Réponse exacte,","product-loom.05a28267ef":"source exacte","product-loom.61da6ace45":"Supposons que vous demandiez quelle est la date limite de paiement dans une lettre. Loom n'a pas besoin de réveiller un système de raisonnement géant. Il peut lire le document, trouver l'étendue exacte et renvoyer la date avec son emplacement source. Une tâche limitée utilise une intelligence limitée.","product-loom.ebf798979c":"Cela rend le travail simple plus rapide, moins cher et plus facile à vérifier. Tout le reste du système reste sombre pendant que la petite tâche s'exécute.","product-loom.9a640f5f3e":"TÂCHE LIMITÉE","product-loom.d7c423178e":"INTELLIGENCE LIMITÉE","product-loom.440b396948":"FACILE À VÉRIFIER","product-loom.795d0fa3fb":"Trois petites étapes","product-loom.fe23c3cc6b":"lire, trouver, rendre","product-loom.852b438f91":"Lire","product-loom.60b0d77d6c":"Ouvrir le document tel quel.","product-loom.df251b06ee":"Trouver","product-loom.c830604596":"Localiser l'extrait exact.","product-loom.38f1b6f3b6":"Donner la date et sa source.","product-loom.247ced472f":"rien d'autre ne s'active","product-loom.90be500a51":"la petite tâche reste petite","product-loom.21d6251d3e":"Certaines questions commencent par une autre façon de voir.","product-loom.bd3556dbe8":"Il peut voir ce que vous lui donnez","product-loom.7e1550c65c":"Plus que du texte","product-loom.0f6458b39b":"documents, images et son","product-loom.bbfc08346e":"Loom peut travailler avec plus que du texte tapé. Il peut inspecter des documents, des tableaux, des images, de l'audio, de la vidéo et des informations structurées là où le produit les prend en charge. Il peut remarquer la mise en page, trouver des noms et des dates, reconnaître des motifs, inspecter des champs et transformer l'entrée en quelque chose que la partie suivante du système peut utiliser.","product-loom.e4c172f01e":"La réponse ultérieure peut rester liée à ce qui a été réellement vu.","product-loom.498b9c72fa":"DE NOMBREUSES ENTRÉES","product-loom.99ef554b2f":"TRANSFORMÉES EN OBSERVATIONS","product-loom.e1b64c02b7":"TOUJOURS CONNECTÉES","product-loom.238a1125fe":"De l'entrée à l'observation","product-loom.a26b677e40":"ce que le système remarque","product-loom.e0bf1b93d4":"Une photo","product-loom.6ff6a74a0f":"devient des objets et du texte.","product-loom.0e76292794":"image","product-loom.a938a02e4d":"Un tableau","product-loom.61c6930f35":"devient des champs et des anomalies.","product-loom.a17c9aaa61":"données","product-loom.ffbb0fe1a9":"Un enregistrement","product-loom.1ade5faff3":"devient des segments de parole et des événements.","product-loom.a06a492959":"audio","product-loom.deac5e4013":"devient la mise en page, les noms et les dates.","product-loom.4f8278c89a":"document","product-loom.833d8ed78a":"plus que du texte tapé","product-loom.9eeca359cf":"connecté à la source","product-loom.6261c44d57":"Des observations utiles nécessitent la bonne mémoire.","product-loom.245950d7d3":"Il se souvient des bonnes choses","product-loom.27f9ac318d":"Une mémoire avec un but,","product-loom.e6b14403f4":"pas un journal sans fin","product-loom.468fc414b5":"La mémoire n'est pas un journal de discussion sans fin. Loom peut suivre la tâche en cours, se souvenir des cas précédents, utiliser des faits de votre base de connaissances et rappeler les procédures que vous utilisez régulièrement. Chaque partie ne reçoit que la mémoire pertinente à son travail.","product-loom.fbe4ff9092":"L'assistant qui vérifie une échéance n'a pas besoin de toutes les conversations sans rapport. L'assistant qui travaille sur un formulaire récurrent peut se souvenir de la façon dont vous l'avez traité la dernière fois.","product-loom.f37968b30d":"QUATRE OBJECTIFS","product-loom.74fbd8b46e":"SEULEMENT CE QUI COMPTE","product-loom.5111d2ca04":"PAS UNE TRANSCRIPTION","product-loom.bde89fff82":"Une mémoire avec un travail","product-loom.61b3a69d7e":"en langage clair","product-loom.a70ee5167a":"Tâche en cours","product-loom.8e816fb7f8":"Ce sur quoi vous travaillez actuellement.","product-loom.e7a5f95b36":"Cas précédents","product-loom.e8f1cd326b":"Comment un travail similaire s'est terminé auparavant.","product-loom.dc601cb7cc":"Vos faits","product-loom.16a0790366":"Les connaissances que vous avez données au système.","product-loom.d682fc9dab":"Procédures","product-loom.e808aa45ab":"Les étapes que vous répétez et réutilisez.","product-loom.a6bc69af79":"la bonne mémoire","product-loom.d01dda6010":"au bon assistant","product-loom.6b35181300":"La mémoire aide, mais elle doit encore chercher de nouvelles preuves.","product-loom.477d6f16c8":"Il sait comment chercher","product-loom.4da73ec83b":"Trouver, comparer,","product-loom.41817b303c":"commander, vérifier","product-loom.830b073f37":"Une bonne recherche fait plus que renvoyer le premier paragraphe similaire. Loom peut représenter la question, récupérer des candidats, juger de la pertinence, classer les résultats, comparer à nouveau les plus forts et vérifier s'ils soutiennent vraiment la réponse.","product-loom.5ac08dfeda":"Le système peut utiliser plusieurs petits assistants plutôt que de demander à un seul grand assistant de tout mémoriser.","product-loom.0dd4fcfed8":"PLUSIEURS ASSISTANTS","product-loom.cc4dc22272":"TROUVER ET COMPARER","product-loom.c101fb7a91":"SUPPORT VÉRIFIÉ","product-loom.00a75363cf":"De nombreux à peu","product-loom.cbd1dec2e3":"la recherche se resserre","product-loom.ca2f02a1c9":"De nombreuses sources possibles.","product-loom.f25470201a":"nombreux","product-loom.90f3c4a018":"Juger","product-loom.4c9b1e198f":"Lesquelles sont pertinentes.","product-loom.eb87581285":"certains","product-loom.945f6e753b":"Les plus forts en premier.","product-loom.4b5e84be0e":"Vérifier","product-loom.35bd338f35":"Soutiennent-ils la réponse.","product-loom.fe05bcdcdc":"un","product-loom.f18627a428":"de nombreuses sources se réduisent à un ensemble de preuves","product-loom.f8038fc2b4":"pas le premier paragraphe similaire","product-loom.959ad5b37a":"support vérifié","product-loom.39c9c29c46":"Certaines questions nécessitent plus que des preuves. Elles nécessitent une vraie solution.","product-loom.cad14c808a":"Certains problèmes ont une réponse exacte","product-loom.7c33d8b9cc":"Horaires, règles,","product-loom.44603528f1":"maths, contraintes","product-loom.3ca7d13512":"Imaginez que vous demandiez à Fabric d'organiser plusieurs rendez-vous selon un ensemble de règles. Une personne n'est disponible que le matin. Deux réunions ne peuvent pas se chevaucher. Le temps de trajet doit être inclus. Un rendez-vous a une échéance stricte. Un chatbot peut suggérer un planning. Un vérificateur minutieux détermine si le planning respecte chaque condition.","product-loom.1eb49bab2a":"Loom peut faire appel à ce vérificateur exact quand nécessaire, puis expliquer le résultat en langage clair.","product-loom.746ba09eec":"UN VRAI VÉRIFICATEUR","product-loom.bd5f7b2d77":"CHAQUE CONDITION VÉRIFIÉE","product-loom.6151b146ef":"EXPLIQUÉ CLAIREMENT","product-loom.fbfff95bfa":"Règle et état","product-loom.419d5b122c":"chaque condition vérifiée","product-loom.84e24f1fc4":"Matin uniquement","product-loom.3ae0ab357e":"Vérifié pour chaque créneau.","product-loom.19273cca45":"Pas de chevauchement","product-loom.611d8d19aa":"Deux réunions ne peuvent pas se chevaucher.","product-loom.036fe1f0e6":"Inclure le trajet","product-loom.76ac6a7e6a":"Le temps entre les lieux compte.","product-loom.f35215d743":"Échéance stricte","product-loom.6ecfedcc68":"Un créneau ne peut pas bouger.","product-loom.408ac6d7aa":"un chatbot suggère","product-loom.87f270cad3":"un solveur vérifie","product-loom.1a415f78ed":"D'autres questions difficiles nécessitent plusieurs façons de raisonner.","product-loom.59f8efcea4":"Vous avez rencontré cet assistant","product-loom.ffcc228ecf":"Le même assistant fait votre recherche, vos maths, votre planification et votre vérification des faits.","product-loom.banner.consumer.headlineLead":"Un assistant recherche.","product-loom.banner.consumer.headlineAccent":"Il calcule, planifie, vérifie les faits.","product-loom.04e8bf7557":"Il a paraphrasé la date, puis il a deviné le planning.","product-loom.ea24070690":"Il a classé la mauvaise source en premier, et il semblait certain alors que les règles étaient en conflit.","product-loom.e1c2b5f06c":"Un assistant, quatre tâches","product-loom.fe3a90567e":"Le planning, deviné","product-loom.a1222113c2":"La mauvaise source, classée en premier","product-loom.d51744beaf":"Certain alors que les règles étaient en conflit","product-loom.ae344fbd7b":"Différentes tâches méritent différentes façons de penser.","product-loom.4955e6d5ae":"Plus d'une façon de raisonner","product-loom.126de609bd":"comparaisons, scénarios hypothétiques","product-loom.9f53a5357d":"Certaines questions nécessitent des règles. Certaines nécessitent des causes. Certaines nécessitent une comparaison avec un cas antérieur. Certaines nécessitent des probabilités. Certaines nécessitent un test hypothétique. Loom peut combiner plusieurs façons de raisonner plutôt que de forcer chaque problème à passer par le même style de réponse.","product-loom.afd66d7f27":"La bonne combinaison dépend de la question, pas d'un style fixe.","product-loom.beac15c8fd":"PLUSIEURS FAÇONS","product-loom.24ed7b0eed":"COMBINÉES","product-loom.d61d417896":"PAS UN SEUL STYLE","product-loom.ec33b6ed08":"Façons de penser","product-loom.bb11a8e3f8":"Règles","product-loom.dde39e78fc":"Travaillez étape par étape à partir de ce qui doit tenir.","product-loom.caa155adf8":"règles","product-loom.5aea12fd28":"Causes","product-loom.586cacfe7c":"Demandez ce qui a réellement mené au résultat.","product-loom.6ea5fcbb80":"causes","product-loom.2dfcf898a3":"Comparaison","product-loom.d0e6cf2dbd":"Comparez à un cas antérieur.","product-loom.b64ca250f4":"comparer","product-loom.9b0576a6d8":"Et si","product-loom.4f9121cc96":"Testez comment un changement se déroulerait.","product-loom.c118362b10":"plus d'une façon","product-loom.3bd4e815e9":"pas un style fixe","product-loom.34fd35b8c3":"Les spécialistes du sujet ne rejoignent que lorsqu'une connaissance plus approfondie est nécessaire.","product-loom.823c71fd62":"Les bons spécialistes parlent","product-loom.8f14b2a9b7":"528 disponibles,","product-loom.50e5a33afd":"les quelques pertinents actifs","product-loom.d4a9924c68":"Loom dispose d'un catalogue de 528 spécialistes de domaine, mais ils ne parlent pas tous à la fois. 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Vous pouvez voir le dossier utile : ce qu'il a lu, ce qu'il a retenu, ce qu'il a recherché, quelle méthode il a utilisée, quel vérificateur exact ou quels spécialistes ont aidé, quels contrôles ont réussi ou échoué, et pourquoi il a répondu ou refusé.","product-loom.273199188c":"C'est la carte du tissage, écrite comme un travail observable plutôt qu'une affirmation sur un raisonnement caché.","product-loom.3ee46af548":"UN DOSSIER OBSERVABLE","product-loom.b838c172bb":"LANGAGE CLAIR","product-loom.0fa3489509":"AUCUNE PENSÉE CACHÉE","product-loom.90688469b9":"Ce qui a aidé","product-loom.61a578b1fb":"le relevé utile","product-loom.459f2c24a8":"Vu","product-loom.b0eeb800c7":"le document et ses champs","product-loom.4d3ebfca62":"Rappelé","product-loom.fe212e1005":"l'affaire antérieure pertinente","product-loom.ba050ff7a3":"Recherché","product-loom.a100c04b04":"et comparé les sources","product-loom.0eddb54c75":"Raisonné","product-loom.8d817e279c":"de la manière requise par la question","product-loom.e1d3550543":"Résolu","product-loom.ae1829ccb9":"la partie exacte avec un solveur","product-loom.b2bc0c005f":"Vérifié","product-loom.03ba5c1b09":"avant de répondre","product-loom.ec942a8914":"travail observable","product-loom.0a154f056c":"pas une affirmation sur les pensées","product-loom.181dac595c":"Parfois, la bonne réponse est de ne pas répondre.","product-loom.fd5e84b7dc":"Il peut s'arrêter au lieu de deviner","product-loom.b0d87016cb":"Les preuves faibles et","product-loom.b09178387f":"les conflits restent visibles","product-loom.c4bdb3e131":"Parfois, le document n'est pas clair. Parfois, les preuves sont faibles. Parfois, les règles se contredisent. Parfois, le vérificateur ne peut pas décider dans ses limites. Parfois, les spécialistes ne sont pas d'accord. Loom peut vous le dire.","product-loom.56459fdb3b":"Il n'est pas obligé de transformer l'incertitude en phrase assurée. 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Ses assistants sont petits et efficaces, de sorte que de nombreuses tâches peuvent s'exécuter sur des ordinateurs ordinaires, des serveurs locaux, de petits appareils et des systèmes européens contrôlés plutôt que dans un centre de données distant.","product-loom.8c5b392774":"L'endroit où chaque tâche s'exécute dépend du travail. Loom peut être utilisé via Fabric géré sur le Mesh public, ou exécuté directement sous licence sur une infrastructure que vous contrôlez. Il ne suppose pas que chaque question doit voyager vers un centre de données distant pour être répondue.","product-loom.92c3ca06c2":"CONÇU LÉGER","product-loom.bf3b4c5a52":"FONCTIONNE À PROXIMITÉ LÀ OÙ C'EST PRIS EN CHARGE","product-loom.167ebe2e8c":"INFRASTRUCTURE UE","product-loom.87fd83158d":"Appareil et tâche","product-loom.cce87ff43f":"l'échelle change selon la charge de travail","product-loom.a3b9e5c17c":"Processeurs ordinaires","product-loom.9fc96499de":"Tâches courantes prises en charge.","product-loom.edb06e97da":"Serveurs locaux","product-loom.53f5e9437d":"Charges de travail d'équipe plus lourdes.","product-loom.0b8cdda4e5":"Appareils périphériques","product-loom.783a0a1b15":"Travaillez près de là où cela se produit.","product-loom.c69366a198":"Centre de données UE","product-loom.1f732e78e6":"Charges de travail plus importantes ou partagées.","product-loom.dea6d371cf":"proche là où c'est pris en charge","product-loom.596b81715f":"pas seulement des clusters distants","product-loom.f2515fffcc":"Tout cela se trouve derrière Fabric.","product-loom.1c78b7ab8d":"Le tissu cognitif derrière Fabric","product-loom.b4cb110f9a":"Une conversation,","product-loom.b259bd8dbd":"de nombreuses formes d'intelligence","product-loom.fd5987ccea":"Fabric est l'espace de travail que vous ouvrez. Loom est le tissu cognitif sous-jacent à nombre de ses réponses. Il peut lire, mémoriser, rechercher, classer, extraire, classer, raisonner, résoudre, vérifier, consulter des spécialistes et expliquer, avec seulement les parties nécessaires à votre tâche.","product-loom.ac87775c5a":"Différentes questions laissent derrière elles différents tissages, chacun étant un enregistrement de la manière dont cette réponse a été assemblée.","product-loom.824d6eee51":"FABRIC EST LA SURFACE","product-loom.28b9c98933":"LOOM EST EN DESSOUS","product-loom.24b09368d1":"SEULEMENT CE DONT VOUS AVEZ BESOIN","product-loom.6bf68da7a3":"De Fabric à Loom à Core","product-loom.d90ca1b08d":"surface, tissu, machine","product-loom.a010de5c61":"Fabric","product-loom.645b283301":"L'espace de travail que vous ouvrez.","product-loom.9c1bb21ffd":"Le tissu cognitif en dessous.","product-loom.98302811bb":"La machine qui le fait fonctionner.","product-loom.2d3c1b5fff":"une surface","product-loom.08627806eb":"de nombreuses formes d'intelligence","product-loom.eb45f0c9cc":"Vous posez une question, et la cognition appropriée prend forme.","product-loom.7990ca57cd":"Posez une question","product-loom.379edbac84":"La question reste simple pour vous. Le tissage en dessous peut être aussi petit ou aussi profond que la tâche l'exige.","product-loom.9ae8d97241":"Sur quoi reposent les réponses de Fabric","product-loom.5755cb799e":"portées et sources","product-loom.bad876b199":"La réponse reste liée à ce qui a été vu","product-loom.19922afd66":"objectifs de mémoire","product-loom.e4c1e2f10a":"Tâche actuelle, cas, faits, procédures","product-loom.c9c64e071d":"réels","product-loom.b9cf6caf03":"solveurs","product-loom.0ec5f2aebd":"Horaires et règles vérifiés, non devinés","product-loom.2238839604":"visibles","product-loom.7354fb826f":"vérifications","product-loom.dd76ca8fb7":"Spécialistes épars, recherche par étapes, refus honnête","product-loom.3a12124675":"Une nouvelle capacité ne devrait pas exiger de réentraîner l'esprit entier. Loom peut ajouter un classifieur, un solveur, un mode de raisonnement, une procédure de mémoire, un vérificateur ou un spécialiste de domaine comme un nouveau fil avec ses propres tests et version. Les fils existants n'ont pas besoin d'être réécrits simplement parce que le catalogue s'est élargi. Un nouveau solveur peut traiter une nouvelle classe de problèmes. Un nouveau spécialiste peut ajouter de la profondeur de domaine. Une nouvelle étape de perception peut rendre une autre modalité disponible. Un nouveau micro-modèle peut remplacer un chemin génératif large pour une tâche étroite.","product-loom.8d331b0009":"Le tissage devient plus riche sans devenir un modèle indivisible.","product-loom.f351257270":"Un système qui peut tisser de nombreuses capacités doit aussi savoir quand aucune d'elles ne peut soutenir un résultat défendable. Loom peut rendre cet état explicite. Il n'a pas besoin de forcer chaque chemin cognitif dans une réponse fluide. La perception peut être incomplète. La mémoire peut ne pas contenir le fait requis. La récupération peut renvoyer des preuves faibles. Les contraintes peuvent entrer en conflit. Le solveur peut renvoyer inconnu. Les spécialistes peuvent être en désaccord.","product-loom.527b953724":"Le vérificateur peut rejeter le résultat. Chacun de ces états peut se terminer par un refus typé avec la cause nommée.","product-loom.53f3f2b451":"Les familles de modèles appris de Loom ne sont pas des modèles flottants compressés au moment de la publication. La représentation bipolaire cible participe à l'entraînement. Les gradients, les mises à jour, le routage, l'adaptation et le contrôle utilisent des mécanismes binaires, entiers ou à virgule fixe selon le composant. Les transformateurs, les micro-modèles, les plongements, les routeurs et les modèles spécialisés de domaine partagent la même posture d'entraînement native. La spécialisation peut être entraînée et évaluée indépendamment.","product-loom.04506015fe":"De nouveaux spécialistes ou modèles rejoignent de manière additive plutôt que d'exiger un réentraînement complet du catalogue.","product-loom.e0ebd789e9":"Loom n'a pas besoin d'exposer la chaîne de pensée cachée du modèle. La trace enregistre l'exécution observable, pas le texte de raisonnement privé. Elle nomme les nœuds activés, les entrées et sorties typées, les décisions de routage, les souvenirs rappelés, les preuves récupérées, les contraintes évaluées, les modes de raisonnement utilisés, les appels et statuts de solveurs, les spécialistes consultés, les résultats de vérification, les raisons de refus et le chemin d'expression final.","product-loom.7c617944c9":"Cela suffit pour inspecter l'opération cognitive sans traiter la prose interne générée comme une preuve.","product-loom.b077aa8e02":"Le contrat de graphe peut prendre en charge Fabric géré sur le Mesh public et une exploitation sous licence sur une infrastructure contrôlée par le client, périphérique, distribuée ou hors ligne. Les contrats typés de graphe, de trace, de mémoire, de solveur, de refus et de version restent reconnaissables ; les droits directs sur le produit, les fils disponibles et les intégrations varient selon l'accord et le modèle d'exploitation.","product-loom.b6ba549d25":"Les sockets externes sont activés ou scellés selon la politique, mais la signification du tissage ne change pas avec son emplacement.","product-loom.1ce16fe946":"Une réponse fluide n'est pas automatiquement une réponse soutenue. Loom peut comparer le résultat avec les preuves, les contraintes, les règles, les résultats de vérification et les vérifications utilisées par la tâche. Lorsqu'un certificat formel est disponible, le système peut l'attacher.","product-loom.85cedaed99":"Là où il ne peut que raisonner plutôt que prouver, il le dit au lieu de cela.","product-loom.c0d11e40d9":"La compilation","product-loom.d600a63137":"Une question devient","product-loom.e63cd08b40":"un graphe de travail","product-loom.0927f4471b":"Une requête est classifiée, planifiée et compilée dans exactement le graphe dont elle a besoin : perception, mémoire, récupération, solveurs, spécialistes, vérification. Seuls les nœuds nécessaires se réveillent, et la trace émise nomme chacun d'eux avec sa version.","product-loom.a7e638b54c":"seulement ce qui est nécessaire se réveille","product-loom.d3d78b3704":"chaque nœud nommé dans la trace","product-loom.abfa32a842":"Quatre questions","product-loom.f172fb16e2":"Différentes questions,","product-loom.be516853ea":"différentes réflexions","product-loom.3f37aed941":"Trouver une date, planifier un horaire, vérifier une règle et expliquer une décision sont différents types de réflexion. Chacun réveille un schéma différent d'assistants en arrière-plan. Vous posez simplement la question ; le bon schéma se forme tout seul.","product-loom.ffd3cf0880":"vous posez simplement la question","product-loom.3261c460cd":"le bon schéma se forme","product-loom.72a44afdf3":"Étapes de compilation","product-loom.e0647adaff":"PIPELINE","product-loom.b6b29b995f":"Tâche lue pour la structure, la modalité et le domaine.","product-loom.2f1d8fc4e4":"Forme du graphe résolue pour la requête.","product-loom.83a9e49fc4":"Lier","product-loom.1487c16fdb":"Nœuds liés aux versions et à un budget d'exécution.","product-loom.2369d1f6ae":"Trace estampillée avant l'exécution du graphe.","product-loom.a35129918f":"typé à chaque arête","product-loom.5fa6703151":"rien d'implicite","product-loom.banner.business.composition.eyebrow":"Le modèle d'exploitation","product-loom.banner.business.composition.headlineLead":"Une requête peut cacher","product-loom.banner.business.composition.headlineAccent":"quatre responsabilités différentes.","product-loom.banner.business.composition.body":"Une question métier peut nécessiter perception, mémoire, récupération, calcul, vérifications de politique ou vérification. Loom ne compose que les fils requis et enregistre le chemin, afin que la propriété ne disparaisse pas derrière un point de terminaison texte unique.","product-loom.banner.business.composition.instrumentHeader":"De la requête à l'enregistrement","product-loom.banner.business.composition.instrumentTag":"VISIBLE","product-loom.banner.business.composition.items.input.label":"Requête métier","product-loom.banner.business.composition.items.input.status":"reçue","product-loom.banner.business.composition.items.shape.label":"Forme de la tâche","product-loom.banner.business.composition.items.shape.status":"classifiée","product-loom.banner.business.composition.items.threads.label":"Fils requis","product-loom.banner.business.composition.items.threads.status":"sélectionnés","product-loom.banner.business.composition.items.record.label":"Enregistrement d'exécution","product-loom.banner.business.composition.items.record.status":"joint","product-loom.banner.business.composition.verdictLabel":"Conséquence opérationnelle","product-loom.banner.business.composition.verdictValue":"Le travail distinct reste visible","product-loom.banner.business.composition.footer":"La tâche sélectionne la cognition ; la trace préserve le chemin.","product-loom.banner.business.languageBoundary.eyebrow":"La frontière de décision","product-loom.banner.business.languageBoundary.headlineLead":"Le langage a un rôle.","product-loom.banner.business.languageBoundary.headlineAccent":"Il ne possède pas chaque décision.","product-loom.banner.business.languageBoundary.body":"Loom utilise des composants langagiers bipolaires pour le travail contextuel et la génération, puis recourt à l'apprentissage par contraintes, à des solveurs ou à des vérificateurs lorsque la tâche exige un statut exact ou une vérification de support. L'expression fluide reste séparée des preuves ou contraintes qui la justifient.","product-loom.banner.business.languageBoundary.instrumentHeader":"Travail assorti à son contrat","product-loom.banner.business.languageBoundary.instrumentTag":"SÉPARÉ","product-loom.banner.business.languageBoundary.compare.left":"Travail langagier","product-loom.banner.business.languageBoundary.compare.right":"Travail décisionnel","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.language.label":"Contexte et composition","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.language.status":"modèle","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.generation.label":"Expression finale","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.generation.status":"générée","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.solver.label":"Contraintes et optimisation","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.solver.status":"résolues","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.verifier.label":"Vérifications de preuves et de règles","product-loom.banner.business.languageBoundary.items.verifier.status":"vérifiées","product-loom.banner.business.languageBoundary.verdictLabel":"Contrôle décisionnel","product-loom.banner.business.languageBoundary.verdictValue":"Le bon mécanisme possède la revendication","product-loom.banner.business.languageBoundary.footer":"La génération exprime le résultat ; elle ne remplace pas la vérification.","product-loom.banner.business.growth.eyebrow":"Le contrat de croissance","product-loom.banner.business.growth.headlineLead":"Le catalogue peut croître.","product-loom.banner.business.growth.headlineAccent":"Chaque requête reste bornée.","product-loom.banner.business.growth.body":"Un nouveau spécialiste, solveur, vérificateur ou composant appris rejoint en tant que fil testé et versionné séparément. Les capacités existantes n'ont pas besoin d'un réentraînement complet, et une requête n'active toujours que le chemin dont elle a besoin.","product-loom.banner.business.growth.instrumentHeader":"Ajouter une capacité","product-loom.banner.business.growth.instrumentTag":"ADDITIF","product-loom.banner.business.growth.items.capability.label":"Nouvelle capacité","product-loom.banner.business.growth.items.capability.status":"définie","product-loom.banner.business.growth.items.tests.label":"Surface d'évaluation","product-loom.banner.business.growth.items.tests.status":"possédée","product-loom.banner.business.growth.items.version.label":"Version indépendante","product-loom.banner.business.growth.items.version.status":"épinglée","product-loom.banner.business.growth.items.catalogue.label":"Catalogue existant","product-loom.banner.business.growth.items.catalogue.status":"inchangé","product-loom.banner.business.growth.verdictLabel":"Effet d'échelle","product-loom.banner.business.growth.verdictValue":"Plus de capacité sans un monolithe plus grand","product-loom.banner.business.growth.footer":"La taille du catalogue et le coût de requête active restent des questions séparées.","product-loom.banner.business.accountability.eyebrow":"La passation de revue","product-loom.banner.business.accountability.headlineLead":"Une réponse défendable inclut","product-loom.banner.business.accountability.headlineAccent":"le chemin et ses limites.","product-loom.banner.business.accountability.body":"Loom enregistre l'exécution observable plutôt que la chaîne de pensée privée. Un réviseur peut voir quel chemin a été exécuté, quelles preuves et contraintes l'ont façonné, quelles vérifications ont été effectuées et pourquoi le système s'est arrêté lorsqu'il ne pouvait pas étayer un résultat.","product-loom.banner.business.accountability.instrumentHeader":"Reçu de paiement","product-loom.banner.business.accountability.instrumentTag":"RÉGI","product-loom.banner.business.accountability.items.path.label":"Chemin cognitif actif","product-loom.banner.business.accountability.items.path.status":"enregistré","product-loom.banner.business.accountability.items.evidence.label":"Preuves et mémoire","product-loom.banner.business.accountability.items.evidence.status":"référencé","product-loom.banner.business.accountability.items.checks.label":"Règles et contrôles","product-loom.banner.business.accountability.items.checks.status":"nommé","product-loom.banner.business.accountability.items.stop.label":"Refus ou limite","product-loom.banner.business.accountability.items.stop.status":"explicite","product-loom.banner.business.accountability.verdictLabel":"État de l'examen","product-loom.banner.business.accountability.verdictValue":"Inspecter, corriger ou arrêter au fil propriétaire","product-loom.banner.business.accountability.footer":"L'enregistrement prend en charge l'examen sans présenter le texte de raisonnement caché comme preuve.","product-loom.banner.business.recognition.instrumentTag":"DÉSACCORD","product-loom.banner.business.recognition.items.date.status":"paraphrasé","product-loom.banner.business.recognition.items.constraint.status":"manquant","product-loom.banner.business.recognition.items.sat.status":"non résolu","product-loom.banner.business.recognition.items.source.status":"non attribuable","product-loom.banner.business.recognition.verdictLabel":"Diagnostic","product-loom.banner.technical.contract.eyebrow":"Le contrat de fil","product-loom.banner.technical.contract.headlineLead":"Le graphe commence par des contrats.","product-loom.banner.technical.contract.headlineAccent":"Pas des rappels et du texte d'invite.","product-loom.banner.technical.contract.body":"Chaque fil cognitif déclare ses formes d'entrée et de sortie, sa signature de capacité, sa version, son modèle de coût, son contrat de déterminisme, ses modes de défaillance et sa surface de preuve. Les arêtes typées maintiennent l'état intermédiaire inspectable au lieu de le réduire à de la prose.","product-loom.banner.technical.contract.instrumentHeader":"Un fil au moment de la compilation","product-loom.banner.technical.contract.instrumentTag":"TYPED","product-loom.banner.technical.contract.items.input.label":"Forme d'entrée","product-loom.banner.technical.contract.items.input.status":"liée","product-loom.banner.technical.contract.items.capability.label":"Signature de capacité","product-loom.banner.technical.contract.items.capability.status":"déclarée","product-loom.banner.technical.contract.items.output.label":"Forme de sortie","product-loom.banner.technical.contract.items.output.status":"typée","product-loom.banner.technical.contract.items.failure.label":"Surface de défaillance","product-loom.banner.technical.contract.items.failure.status":"exposée","product-loom.banner.technical.contract.verdictLabel":"Invariant de graphe","product-loom.banner.technical.contract.verdictValue":"Aucune prose non typée entre les nœuds","product-loom.banner.technical.contract.footer":"Le planificateur ne peut lier qu'un fil dont le contrat correspond à la tâche.","product-loom.banner.technical.perception.eyebrow":"La frontière de perception","product-loom.banner.technical.perception.headlineLead":"La perception reste adressable.","product-loom.banner.technical.perception.headlineAccent":"Les faits typés atteignent le nœud suivant.","product-loom.banner.technical.perception.body":"Le texte, les documents, les images, l'audio, la vidéo et les données structurées peuvent entrer par différents chemins de perception. Leurs sorties restent adressables à la mémoire, au raisonnement et à la vérification au lieu de devenir une préparation d'invite jetable.","product-loom.banner.technical.perception.instrumentHeader":"Sorties de perception","product-loom.banner.technical.perception.instrumentTag":"ADRESSABLE","product-loom.banner.technical.perception.items.text.label":"Texte et documents","product-loom.banner.technical.perception.items.text.status":"typés","product-loom.banner.technical.perception.items.visual.label":"Images et vidéo","product-loom.banner.technical.perception.items.visual.status":"adressables","product-loom.banner.technical.perception.items.audio.label":"Audio","product-loom.banner.technical.perception.items.audio.status":"adressable","product-loom.banner.technical.perception.items.structured.label":"Données structurées","product-loom.banner.technical.perception.items.structured.status":"typées","product-loom.banner.technical.perception.verdictLabel":"Contrat en aval","product-loom.banner.technical.perception.verdictValue":"L'entrée observée reste identifiable","product-loom.banner.technical.perception.footer":"La perception est un nœud de graphe, pas une étape de prétraitement cachée.","product-loom.banner.technical.search.eyebrow":"Le chemin de récupération","product-loom.banner.technical.search.headlineLead":"La recherche est un graphe.","product-loom.banner.technical.search.headlineAccent":"Chaque jugement reste séparé.","product-loom.banner.technical.search.body":"L'encodage, la récupération de candidats, le score de pertinence, le classement, le reclassement, le filtrage par politique, le filtrage par provenance et la vérification de support restent des nœuds indépendants. La trace peut identifier quel jugement a modifié l'ensemble de sources final.","product-loom.banner.technical.search.instrumentHeader":"Un tissage de recherche borné","product-loom.banner.technical.search.instrumentTag":"PAR ÉTAPES","product-loom.banner.technical.search.items.encode.label":"Encoder la requête","product-loom.banner.technical.search.items.encode.status":"représentée","product-loom.banner.technical.search.items.retrieve.label":"Récupérer les candidats","product-loom.banner.technical.search.items.retrieve.status":"borné","product-loom.banner.technical.search.items.rank.label":"Classer et reclasser","product-loom.banner.technical.search.items.rank.status":"ordonné","product-loom.banner.technical.search.items.verify.label":"Vérifier la prise en charge","product-loom.banner.technical.search.items.verify.status":"coché","product-loom.banner.technical.search.verdictLabel":"Point de contrôle","product-loom.banner.technical.search.verdictValue":"Une mauvaise source a une étape propriétaire","product-loom.banner.technical.search.footer":"Un résultat de recherche peut être rejoué comme une séquence de décisions typées.","product-loom.banner.technical.knowledge.eyebrow":"La frontière d'état","product-loom.banner.technical.knowledge.headlineLead":"Un statut de solveur n'est pas","product-loom.banner.technical.knowledge.headlineAccent":"une mise à jour de la base de connaissances.","product-loom.banner.technical.knowledge.body":"Loom sépare la répartition des solveurs, le statut renvoyé, les faits stockés, la détection de contradiction et la révision des croyances en opérations distinctes. Cela permet d'inspecter où une affirmation est entrée dans le graphe et comment l'état des connaissances a changé.","product-loom.banner.technical.knowledge.instrumentHeader":"Statut versus état","product-loom.banner.technical.knowledge.instrumentTag":"SÉPARÉ","product-loom.banner.technical.knowledge.compare.left":"Contrat du solveur","product-loom.banner.technical.knowledge.compare.right":"Contrat de connaissances","product-loom.banner.technical.knowledge.items.solverInput.label":"Problème et garanties","product-loom.banner.technical.knowledge.items.solverInput.status":"typé","product-loom.banner.technical.knowledge.items.solverStatus.label":"Statut du solveur renvoyé","product-loom.banner.technical.knowledge.items.solverStatus.status":"signalé","product-loom.banner.technical.knowledge.items.fact.label":"Fait ou relation","product-loom.banner.technical.knowledge.items.fact.status":"stocké","product-loom.banner.technical.knowledge.items.revision.label":"Révision des croyances","product-loom.banner.technical.knowledge.items.revision.status":"versionné","product-loom.banner.technical.knowledge.verdictLabel":"Règle d'état","product-loom.banner.technical.knowledge.verdictValue":"Les résultats d'exécution ne modifient pas implicitement les connaissances","product-loom.banner.technical.knowledge.footer":"Une trace peut distinguer un problème résolu d'une base de croyances révisée.","product-loom.banner.technical.routingMerge.eyebrow":"La règle de composition","product-loom.banner.technical.routingMerge.headlineLead":"Le routage sélectionne les contributeurs.","product-loom.banner.technical.routingMerge.headlineAccent":"Les règles de fusion décident du résultat.","product-loom.banner.technical.routingMerge.body":"Le routeur réduit les fils et spécialistes candidats, mais la sélection seule ne définit pas la composition. Les listes peuvent être fusionnées ou reclassées, les contraintes combinées ou rejetées comme incohérentes, et les sorties des spécialistes envoyées en quorum, arbitrage ou vérification.","product-loom.banner.technical.routingMerge.instrumentHeader":"De la sélection à la composition","product-loom.banner.technical.routingMerge.instrumentTag":"EXPLICITE","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.signature.label":"Signature de tâche ou de domaine","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.signature.status":"correspondant","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.frontier.label":"Frontière active","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.frontier.status":"sélectionnée","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.merge.label":"Opération de fusion","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.merge.status":"déclarée","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.verifier.label":"Vérificateur ou arbitre","product-loom.banner.technical.routingMerge.items.verifier.status":"appliqué","product-loom.banner.technical.routingMerge.verdictLabel":"Invariant de composition","product-loom.banner.technical.routingMerge.verdictValue":"La sélection et la fusion restent indépendamment inspectables","product-loom.banner.technical.routingMerge.footer":"Aucune moyenne ne remplace silencieusement une règle de fusion spécifique à la tâche.","product-loom.banner.technical.replay.eyebrow":"Le contrat de rejeu","product-loom.banner.technical.replay.headlineLead":"Le rejeu nécessite le tissage.","product-loom.banner.technical.replay.headlineAccent":"Les versions seules sont incomplètes.","product-loom.banner.technical.replay.body":"Loom enregistre le graphe complet, l'ordre d'exécution canonique, les décisions de routage, les artefacts de modèles et de spécialistes, l'état de la mémoire et des solveurs, les contraintes, les limites, les sorties de dépendances et les preuves externes utilisées par l'exécution.","product-loom.banner.technical.replay.instrumentHeader":"État de rejeu capturé","product-loom.banner.technical.replay.instrumentTag":"COMPLET","product-loom.banner.technical.replay.items.graph.label":"Graphe et ordre canonique","product-loom.banner.technical.replay.items.graph.status":"enregistré","product-loom.banner.technical.replay.items.artifacts.label":"Modèles, spécialistes et solveurs","product-loom.banner.technical.replay.items.artifacts.status":"épinglés","product-loom.banner.technical.replay.items.state.label":"Mémoire et état d'exécution","product-loom.banner.technical.replay.items.state.status":"capturé","product-loom.banner.technical.replay.items.evidence.label":"Preuves et dépendances","product-loom.banner.technical.replay.items.evidence.status":"conservées","product-loom.banner.technical.replay.verdictLabel":"Condition de rejeu","product-loom.banner.technical.replay.verdictValue":"L'exécution peut être reconstituée à partir de ce qui a réellement été exécuté","product-loom.banner.technical.replay.footer":"La relecture en direct peut appeler à nouveau des sources externes et révéler où le monde a changé.","product-loom.banner.technical.boundaries.eyebrow":"La limite du produit","product-loom.banner.technical.boundaries.headlineLead":"Loom compose la cognition.","product-loom.banner.technical.boundaries.headlineAccent":"Nexus compose les agents.","product-loom.banner.technical.boundaries.body":"Les deux produits peuvent utiliser la perception, la mémoire, le raisonnement, les solveurs, les connaissances et la vérification. Loom les représente comme des nœuds dans un graphe cognitif unique produisant un résultat d'intelligence unique. Nexus place les capacités dans des agents dotés d'identité, de cycle de vie, d'autorité, de tâches et de communication.","product-loom.banner.technical.boundaries.instrumentHeader":"Deux couches de composition","product-loom.banner.technical.boundaries.instrumentTag":"LIMITE","product-loom.banner.technical.boundaries.compare.left":"Loom","product-loom.banner.technical.boundaries.compare.right":"Nexus","product-loom.banner.technical.boundaries.items.loom.label":"Graphe cognitif typé","product-loom.banner.technical.boundaries.items.loom.status":"cognition","product-loom.banner.technical.boundaries.items.result.label":"Un résultat d'intelligence unique","product-loom.banner.technical.boundaries.items.result.status":"renvoyé","product-loom.banner.technical.boundaries.items.nexus.label":"Cycle de vie des agents et tâches","product-loom.banner.technical.boundaries.items.nexus.status":"organisation","product-loom.banner.technical.boundaries.items.authority.label":"Identité et autorité","product-loom.banner.technical.boundaries.items.authority.status":"régie","product-loom.banner.technical.boundaries.verdictLabel":"Test de limite","product-loom.banner.technical.boundaries.verdictValue":"Composition cognitive versus action organisationnelle","product-loom.banner.technical.boundaries.footer":"Core exécute les opérations sous les deux couches ; Loom détermine le graphe cognitif.","product-loom.banner.technical.recognition.instrumentTag":"MAUVAISE ABSTRACTION","product-loom.banner.technical.recognition.items.classification.status":"génératif","product-loom.banner.technical.recognition.items.match.status":"approximatif","product-loom.banner.technical.recognition.items.arithmetic.status":"non pris en charge","product-loom.banner.technical.recognition.items.schedule.status":"non vérifié","product-loom.banner.technical.recognition.verdictLabel":"Constat d'architecture","product-loom.banner.consumer.jobs.eyebrow":"Ce qui change derrière la réponse","product-loom.banner.consumer.jobs.headlineLead":"Vous posez une question une fois.","product-loom.banner.consumer.jobs.headlineAccent":"Le travail change toujours.","product-loom.banner.consumer.jobs.body":"Trouver une date, vérifier un planning, rechercher de l'aide et expliquer une règle sont des travaux différents. Loom reconnaît le travail, réveille les assistants nécessaires et laisse les autres silencieux.","product-loom.banner.consumer.jobs.instrumentHeader":"Une question, un chemin adapté","product-loom.banner.consumer.jobs.instrumentTag":"CORRESPONDANCE","product-loom.banner.consumer.jobs.items.question.label":"Votre question","product-loom.banner.consumer.jobs.items.question.status":"posée","product-loom.banner.consumer.jobs.items.job.label":"Type de travail","product-loom.banner.consumer.jobs.items.job.status":"reconnu","product-loom.banner.consumer.jobs.items.helpers.label":"Assistants pertinents","product-loom.banner.consumer.jobs.items.helpers.status":"sélectionnés","product-loom.banner.consumer.jobs.items.answer.label":"Réponse et enregistrement utile","product-loom.banner.consumer.jobs.items.answer.status":"renvoyés","product-loom.banner.consumer.jobs.verdictLabel":"Effet pratique","product-loom.banner.consumer.jobs.verdictValue":"Les petits travaux restent petits ; les travaux difficiles reçoivent plus d'aide","product-loom.banner.consumer.jobs.footer":"Vous n'avez pas à choisir la machinerie avant de poser votre question.","product-loom.banner.consumer.memory.eyebrow":"Ce que la mémoire devrait faire","product-loom.banner.consumer.memory.headlineLead":"Une mémoire utile est sélective.","product-loom.banner.consumer.memory.headlineAccent":"Toute la conversation ne suit pas.","product-loom.banner.consumer.memory.body":"Loom peut garder la tâche actuelle en vue, rappeler un cas antérieur pertinent, utiliser des faits de votre base de connaissances ou suivre une procédure stockée. Chaque assistant reçoit la mémoire qui appartient à son travail.","product-loom.banner.consumer.memory.instrumentHeader":"Mémoire pour ce travail","product-loom.banner.consumer.memory.instrumentTag":"Ciblée","product-loom.banner.consumer.memory.items.task.label":"Tâche actuelle","product-loom.banner.consumer.memory.items.task.status":"en vue","product-loom.banner.consumer.memory.items.case.label":"Cas antérieur pertinent","product-loom.banner.consumer.memory.items.case.status":"quand utile","product-loom.banner.consumer.memory.items.facts.label":"Faits connus","product-loom.banner.consumer.memory.items.facts.status":"disponibles","product-loom.banner.consumer.memory.items.procedure.label":"Procédure stockée","product-loom.banner.consumer.memory.items.procedure.status":"quand nécessaire","product-loom.banner.consumer.memory.verdictLabel":"Règle de mémoire","product-loom.banner.consumer.memory.verdictValue":"Le contexte pertinent atteint l'assistant qui en a besoin","product-loom.banner.consumer.memory.footer":"La mémoire est organisée par finalité plutôt que conservée comme un transcript sans fin.","product-loom.banner.consumer.support.eyebrow":"Le test de confiance","product-loom.banner.consumer.support.headlineLead":"Une réponse fluide semble correcte.","product-loom.banner.consumer.support.headlineAccent":"Le support peut être inspecté.","product-loom.banner.consumer.support.body":"Loom peut comparer une réponse avec les preuves, les règles, les contraintes et les résultats des vérifications utilisés pour la tâche. Lorsqu'il dispose d'un certificat formel, il peut en joindre un. 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Le tissage fait le reste.","product-loom.6d2466db6f":"Opérations ci-dessous","product-loom.1b3637d383":"cognition au-dessus","product-loom.6f06f33fbe":"Cognition au-dessus","product-loom.7bbd479514":"opérations ci-dessous","product-loom-secondary-business.hiddenJobs.left":"Une réponse fluide peut masquer une extraction, un calcul, un jugement de pertinence ou une vérification de contrainte. Lorsque ces tâches partagent une même sortie opaque, une équipe ne peut ni évaluer ce qui est juste, ni localiser la défaillance.","product-loom-secondary-business.hiddenJobs.right":"Loom attribue à chaque thread une responsabilité, des entrées et sorties typées, une version et une surface d'évaluation. La réponse peut rester simple pour son lecteur, tandis que le journal d'exploitation montre quel travail l'a établie et où une correction doit être apportée.","product-loom-secondary-business.taskWeave.left":"Le tri des tickets peut activer un classifieur, tandis que la localisation d'une date d'annulation nécessite la perception de documents et l'extraction exacte de segments. Aucune de ces tâches ne gagne à porter un pipeline fixe et lourd derrière une simple requête.","product-loom-secondary-business.taskWeave.right":"Une recherche de politique peut combiner intégration, récupération, scoring, classement et reclassement. Une explication transversale peut ajouter de la mémoire, du raisonnement causal, des vérifications de preuves, des spécialistes et des solveurs avant qu'un modèle de langage ne présente le résultat.","product-loom-secondary-business.perception.left":"La perception transforme le texte, les documents, les images, l'audio, la vidéo et les données structurées en observations typées. Elle peut conserver un segment, une région, un événement, une entité, un champ ou un signal au lieu de réduire l'entrée à un résumé de prompt introuvable.","product-loom-secondary-business.perception.right":"Les threads ultérieurs travaillent à partir de ces observations plutôt que d'un souvenir de celles-ci. Une étape de raisonnement ou de vérification peut pointer vers l'élément précis qu'elle a utilisé, ce qui maintient la source d'une conclusion disponible pour inspection.","product-loom-secondary-business.memory.left":"La mémoire de travail porte la tâche active, la mémoire épisodique préserve les cas antérieurs, la mémoire sémantique détient les connaissances durables, et la mémoire procédurale conserve les méthodes réutilisables. Ce sont des responsabilités différentes, pas un seul transcript qui ne cesse de croître.","product-loom-secondary-business.memory.right":"L'accès suit le travail en cours. Un solveur reçoit les faits et contraintes dont il a besoin, un spécialiste reçoit les cas et connaissances pertinents, et un classifieur ne reçoit pas d'historique sans rapport simplement parce qu'il existe.","product-loom-secondary-business.search.left":"Les intégrations binaires et la récupération BitWeave maintiennent le large chemin des candidats compact. Le scoring et le classement de pertinence réduisent l'ensemble, puis le reclassement applique une comparaison plus approfondie uniquement à la frontière où ce travail supplémentaire est justifié.","product-loom-secondary-business.search.right":"La provenance, la politique, la récence et les règles de domaine restent une étape d'éligibilité déclarée, pas un ajustement de score inexpliqué. La preuve finale reste liée à sa source et à son emplacement avant qu'un autre thread ne s'y fie.","product-loom-secondary-business.solve.left":"Un problème de planification, de configuration ou d'optimisation peut être routé vers la méthode formelle qui correspond à sa structure. Loom garde la logique, les contraintes, le travail temporel, l'optimisation, la vérification et la synthèse disponibles comme chemins cognitifs adossés à des solveurs.","product-loom-secondary-business.solve.right":"Le résultat conserve son statut et son artefact réels : une affectation, un noyau, un optimum, une borne, un planning, une preuve, un contre-exemple ou une inconnue. Un modèle de langage peut rendre ce résultat utilisable sans avoir à l'inventer au préalable.","product-loom-secondary-business.reasoning.left":"Différentes questions appellent différentes formes de raisonnement. Les règles peuvent produire une dérivation, les preuves peuvent soutenir des explications classées, et les interventions peuvent exposer les dépendances causales sans être compressées en un seul score de confiance générique.","product-loom-secondary-business.reasoning.right":"Un weave peut combiner des raisonnements temporel, spatial, probabiliste, décisionnel et contrefactuel là où le travail l'exige. Chaque méthode reste nommée dans la trace, afin qu'un lecteur puisse distinguer sa contribution du langage qui l'exprime.","product-loom-secondary-business.experts.left":"Le catalogue de 528 spécialistes de domaine donne à Loom une profondeur de domaine sans traiter chaque requête comme une réunion de comité. Le routage sélectionne un ensemble pertinent borné, typiquement de quatre à huit spécialistes, et peut atteindre vingt pour un travail transversal complexe.","product-loom-secondary-business.experts.right":"Les spécialistes sélectionnés rejoignent le graphe existant aux côtés de la mémoire, de la récupération, des contraintes, des solveurs et de la vérification. Leur activation est enregistrée, et le catalogue ajoute une faculté spécialisée plutôt que de remplacer le système cognitif qui l'entoure.","product-loom-secondary-business.transformer.left":"Les composants natifs de langage bipolaires de Loom restent centraux pour la compréhension contextuelle, la composition et la génération. Ils peuvent recevoir des segments exacts, des preuves sourcées, une mémoire délimitée et des artefacts formels via des entrées typées au lieu d'approximer chaque faculté de soutien dans leurs poids.","product-loom-secondary-business.transformer.right":"Les sorties des solveurs peuvent arriver sous forme d'affectations, de noyaux, de plannings, de bornes ou de preuves, tandis que les spécialistes ajoutent des constats de domaine et la vérification peut rejeter un chemin faible. Le modèle de langage raisonne sur cet état et exprime le résultat sans prétendre être tout le processus.","product-loom-secondary-business.oneBit.left":"Les classifieurs, les modèles de segments, les intégrations, les rankers, les transformeurs, les routeurs et les spécialistes sont entraînés pour la représentation bipolaire native dans laquelle ils s'exécutent. Loom ne repose pas sur un modèle canonique en pleine précision caché derrière un quantiseur limité à l'inférence.","product-loom-secondary-business.oneBit.right":"L'entraînement, l'adaptation, le routage et le contrôle binaires et entiers maintiennent les threads appris compacts et déterministes sur les chemins pris en charge. Les graphes, intervalles, contraintes et preuves restent dans leurs propres formes symboliques natives plutôt que d'être forcés dans une représentation neuronale.","product-loom-secondary-business.cost.left":"Le catalogue complet peut rester déployé et prêt sans que chaque requête ne l'active. Une étiquette de ticket peut utiliser un micro-modèle, une recherche de politique peut utiliser un chemin de récupération ciblé, et une décision sous contraintes peut appeler un weave plus large.","product-loom-secondary-business.cost.right":"Le travail par requête suit les nœuds, modèles, preuves, solveurs et spécialistes qui s'exécutent réellement. Le calcul de modèle de langage est utilisé là où le travail linguistique le justifie, tandis que des chemins exacts et compacts restent disponibles pour les tâches qui en ont moins besoin.","product-loom-secondary-business.additive.left":"Un nouveau modèle, opérateur de perception, méthode de mémoire, adaptateur de solveur, vérificateur ou spécialiste entre avec son propre contrat, sa signature de routage, sa suite d'évaluation, sa version et son dossier de publication. Les modèles appris non liés n'ont pas besoin d'être réentraînés simplement parce que le catalogue s'agrandit.","product-loom-secondary-business.additive.right":"L'intégration a toujours un périmètre défini : la capacité est évaluée, enregistrée, routée et exercée dans les graphes cognitifs dépendants. Les artefacts existants restent épinglés, seuls les chemins qui peuvent sélectionner ou consommer la nouvelle faculté changent.","product-loom-secondary-business.corrections.left":"La trace de tissage transforme un résultat erroné en diagnostic responsable. Un défaut d'analyse, un classement faible, un mode de raisonnement inapproprié ou une entrée de solveur incorrecte peut être attribué au fil qui détenait cette responsabilité.","product-loom-secondary-business.corrections.right":"Une réparation locale peut ensuite traiter le composant responsable pendant que ses voisins restent épinglés. Si le fil linguistique déforme un résultat formel correct, la correction appartient à l'expression, pas à un effort de réentraînement généralisé et indiscriminé.","product-loom-secondary-business.trace.left":"La trace est une carte opérationnelle du chemin cognitif qui a réellement été exécuté. Elle enregistre le travail observable et les artefacts, pas la chaîne de pensée privée du modèle, donc sa limite est aussi importante que le détail qu'elle inclut.","product-loom-secondary-business.trace.right":"Elle nomme les sorties de perception, la mémoire rappelée, les modèles activés, la récupération, les modes de raisonnement, les résultats de solveur, les contraintes, les spécialistes, la vérification et le chemin d'expression. Les transferts versionnés rendent ce dossier adapté à l'inspection et à la relecture.","product-loom-secondary-business.refusal.left":"Un résultat défendable peut ne pas exister lorsque la perception est incomplète, les preuves sont faibles, les contraintes sont en conflit, un solveur renvoie inconnu ou les spécialistes sont en désaccord. Loom n'a pas besoin de transformer ces conditions en une réponse qui semble confiante.","product-loom-secondary-business.refusal.right":"Un refus typé nomme la cause et l'entrée échouée ou manquante, rendant le point d'arrêt visible pour l'opérateur. Cela donne une base à l'action suivante : ajouter des preuves, réviser les contraintes, réduire le problème ou inspecter le résultat rejeté.","product-loom-secondary-business.deploy.left":"Les clients gérés utilisent Loom via Fabric dans la limite du service européen de Dweve. Les déploiements sous licence peuvent s'exécuter sur site, en périphérie, sur le calcul Mesh ou dans un environnement isolé, sous réserve de l'accord d'exploitation.","product-loom-secondary-business.deploy.right":"Le placement change le matériel, les sockets, les intégrations et la propriété opérationnelle, mais pas le contrat cognitif. Les observations typées, les statuts de solveur exacts, les artefacts de tissage et la relecture déterministe conservent la même signification dans toutes les postures prises en charge.","product-loom-secondary-business.stack.left":"Core exécute les opérations apprises et algorithmiques de Loom, tandis que Spindle fournit des connaissances et une provenance gouvernées et sans perte. Loom compose la perception, la mémoire, les modèles, la récupération, le raisonnement, les solveurs, la vérification et les spécialistes dans le chemin cognitif.","product-loom-secondary-business.stack.right":"Nexus place ces capacités dans des organisations exécutables avec des agents, des outils, des flux de travail, des autorités et des personnes. Mesh fournit le calcul distribué, et Fabric est la surface où les gens demandent, inspectent et utilisent le travail résultant.","product-loom-secondary-technical.opening.first":"La compilation stabilise le travail avant le début de l'exécution. Le planificateur identifie la tâche, la modalité, le domaine, l'exigence de preuve et le budget de ressources, puis lie chaque nœud requis à un contrat versionné. Les branches parallèles sont explicites, et un nœud reste absent lorsque la demande ne l'exige pas.","product-loom-secondary-technical.opening.second":"Le graphe émis préserve les deux aspects du résultat : l'artefact utile et la trace de tissage qui nomme les nœuds activés, les routes, les versions et les sorties typées. Un réviseur peut inspecter le graphe qui a été exécuté au lieu de déduire un processus caché de la fluidité de sa réponse.","product-loom-secondary-technical.83f00d001f.first":"Un contrat préserve le résultat natif d'une opération cognitive. Un extracteur de segments renvoie des offsets et des étiquettes ; la récupération renvoie des candidats, des distances et une provenance ; un solveur SAT renvoie un statut et, le cas échéant, un modèle, un noyau ou un certificat. Ces artefacts restent structurés lorsque le nœud suivant les reçoit.","product-loom-secondary-technical.83f00d001f.second":"Le planificateur peut donc distinguer une liste classée d'un chemin causal, un résultat accepté d'une vérification échouée, et une limite déclarée d'une réponse utile. Un nœud nomme également sa version, son coût, son comportement déterministe, sa surface de preuve et ses modes de défaillance. La composition repose sur ces contrats, et non sur un composant ultérieur qui devinerait ce qu'une réponse en prose signifiait.","product-loom-secondary-technical.569056e679.first":"Le planificateur résout le graphe à partir du travail qui lui est présenté. Une classification bornée peut s'arrêter à un modèle, tandis qu'une investigation documentaire peut activer la perception, la mémoire, la récupération, le raisonnement et la vérification en parallèle. La politique, les preuves requises et le budget d'exécution contraignent la forme avant que le graphe ne s'exécute.","product-loom-secondary-technical.569056e679.second":"Les branches peuvent se rejoindre avant une étape de raisonnement, et plusieurs formes de raisonnement peuvent opérer sur le même état typé. Un solveur peut remplacer une étape prédictive lorsque le problème exige une méthode exacte, tandis qu'un vérificateur peut arrêter le graphe avant l'expression. La topologie résultante est inspectable car chaque bifurcation, jonction et porte appartient au graphe compilé.","product-loom-secondary-technical.b0e7797c6e.first":"La base commune à un bit ne transforme pas chaque résultat appris en le même vecteur. Les hypervecteurs binaires prennent en charge la mémoire associative, la récupération, la liaison et certaines parties du routage, tandis que les modèles de langage, les classifieurs et les classeurs conservent les représentations requises par leurs propres contrats. Un adaptateur est explicite chaque fois qu'un artefact appris compatible passe dans une autre famille.","product-loom-secondary-technical.b0e7797c6e.second":"Le chemin numérique reste déterministe grâce à l'arithmétique bipolaire, au contrôle entier et aux conversions nommées. Les artefacts formels n'entrent pas dans ce chemin simplement pour l'uniformité : une formule, un réseau temporel, un intervalle, une affectation ou une preuve conserve sa structure native. Cela préserve l'information qu'un solveur ou un vérificateur doit inspecter plutôt que de la réduire à une représentation apprise approximative.","product-loom-secondary-technical.15a87bb79a.first":"Chaque modalité produit des observations que les nœuds en aval peuvent adresser directement. Le texte peut conserver des segments, des entités et des relations ; les documents peuvent conserver la mise en page, les tableaux et les métadonnées ; les images peuvent conserver des régions et des descripteurs ; l'audio et la vidéo peuvent conserver des horodatages, des signaux et des événements suivis. Les entrées structurées conservent les champs, les schémas, les constats de qualité et les relations temporelles plutôt que de devenir une invite indifférenciée.","product-loom-secondary-technical.15a87bb79a.second":"Ces observations portent leur identité source, leurs coordonnées, leur type et leur confiance à travers le graphe. La mémoire peut rappeler une observation particulière, un raisonneur peut utiliser le champ dont il a besoin, et la vérification peut renvoyer à la preuve perçue. Le tissu de perception est large car les entrées diffèrent, mais son contrat de sortie reste suffisamment précis pour que le travail ultérieur puisse le citer et le contester.","product-loom-secondary-technical.09d881bc32.first":"Les quatre niveaux de mémoire ont des rôles différents. La mémoire de travail contient un état actif borné, la mémoire épisodique rappelle des cas antérieurs avec un contexte temporel, la mémoire sémantique stocke des faits et des relations typés, et la mémoire procédurale conserve des règles réutilisables et des structures de décision. Une requête est routée vers le niveau et la structure de récupération adaptés à son objectif au lieu de rechercher un long transcript.","product-loom-secondary-technical.09d881bc32.second":"La consolidation, le déclin, la compaction, la relecture, la planification et l'oubli font partie du contrat de mémoire. La récupération peut utiliser la similarité directe, LSH, l'association par graphe, les index temporels ou les requêtes de connaissances, selon l'enregistrement recherché. Les compteurs logiques monotones rendent l'évolution interne indépendante de la dérive de l'horloge murale, de sorte que cette évolution peut également être rejouée et inspectée.","product-loom-secondary-technical.df0d7ce120.first":"Un micro-modèle possède une décision statistique bornée et la surface d'évaluation qui la juge. Il peut classer une requête, extraire des segments exacts, évaluer la pertinence, classer des candidats, créer un embedding ou décider si une branche plus profonde doit s'exécuter. Sa responsabilité étroite rend ses entrées, ses sorties et ses cas de défaillance plus faciles à tester sans faire du modèle une réflexion après coup.","product-loom-secondary-technical.df0d7ce120.second":"Le placement suit le graphe plutôt qu'un catalogue de modèles fixe. Un micro-modèle peut s'exécuter après la perception, dans la récupération, à côté d'une forme de raisonnement, avant un solveur ou comme porte pour un travail plus coûteux. Lorsqu'une porte refuse une branche, la trace peut montrer que la branche a été intentionnellement ignorée et pourquoi, au lieu de laisser une absence inexpliquée dans le résultat.","product-loom-secondary-technical.8121d57d92.first":"La recherche maintient la génération de candidats séparée du jugement plus approfondi. Un embedder binaire et un index BitWeave créent un chemin de candidats compact et déterministe utilisant la distance de Hamming et XNOR plus le comptage de population. Le scoring et le classement établissent ensuite une frontière ordonnée avant que le reclassement ne dépense plus de travail sur les candidats restants.","product-loom-secondary-technical.8121d57d92.second":"Les contraintes de politique, de récence, de provenance et de domaine constituent leur propre étape visible, de sorte qu'un élément très bien classé peut encore être exclu pour une raison déclarée. La vérification reçoit un ensemble de preuves typé avec l'identité de la source, la version de représentation, la distance, l'état de classement et le résultat du support. Si la preuve sélectionnée ne peut pas soutenir la réponse, le graphe peut vérifier cet échec ou renvoyer un refus typé.","product-loom-secondary-technical.ee86b8640c.first":"Un transformateur bipolaire est un fil appris avec des ports typés, pas une autorité qui reconstruit chaque fait à partir d'une invite. Il peut recevoir des segments exacts, des preuves, l'état des connaissances, des affectations de solveur et des résultats spécialisés dans leurs formes déclarées. Ses propres poids, activations, attention et sorties suivent le contrat natif un-bit et entier.","product-loom-secondary-technical.ee86b8640c.second":"Le transformateur reste central là où le langage contextuel, la composition ou la génération est la bonne méthode. Mais l'extraction exacte, les résultats formels et les résultats de vérification conservent leur propre statut lorsqu'ils entrent dans le graphe, et l'expression finale peut toujours être contrainte ou rejetée. Un modèle de langage travaille donc avec les autres facultés plutôt que de les outrepasser silencieusement.","product-loom-secondary-technical.582bb19085.first":"Le dispatch de raisonnement nomme la forme d'inférence au lieu de cacher chaque inférence derrière un seul score de confiance. Les chemins déductifs et abductifs travaillent sur des règles et des explications ; les chemins causaux, temporels et spatiaux utilisent leurs propres graphes et relations ; les chemins probabilistes et de décision conservent les distributions, les utilités et les politiques. Les formes contrefactuelles, floues, par défaut, modales et déontiques conservent également leur sémantique distincte.","product-loom-secondary-technical.582bb19085.second":"Le mode sélectionné détermine ce qu'un nœud ultérieur peut inspecter. Un chemin causal peut exposer des interventions ou des résultats d'indépendance, un chemin temporel peut exposer un réseau cohérent, et un chemin déontique peut exposer des obligations et des permissions. Plusieurs formes peuvent contribuer à un même graphe, mais la trace enregistre leurs versions, artefacts et limites séparément afin que leurs rôles ne puissent pas être confondus.","product-loom-secondary-technical.c033e9b084.first":"Le registre de solveurs couvre la logique formelle, la programmation par contraintes, l'optimisation, les mathématiques, la dynamique, la vérification, la planification et la synthèse. Ses régions couvrent la satisfiabilité et les théories, les horaires et les réseaux temporels, les graphes et les automates, le model checking, l'inférence probabiliste, l'algèbre symbolique, les systèmes différentiels et la recherche de programmes. La tâche cognitive est d'identifier la structure qui nécessite l'une de ces méthodes, pas d'exécuter le registre complet par défaut.","product-loom-secondary-technical.c033e9b084.second":"Chaque méthode sélectionnée renvoie l'artefact qu'elle établit réellement : une décision, une affectation, un modèle, un optimum, une borne, un horaire, une stratégie, une preuve, un noyau, un contre-exemple, un programme ou un inconnu honnête. Les méthodes natives Rust et les backends intégrés restent identifiés dans la trace de tissage. Cette distinction compte car le type de résultat, le certificat disponible et la limite opérationnelle appartiennent à la région de solveur qui les a produits.","product-loom-secondary-technical.69445ca602.first":"Le dispatch considère la théorie du problème, les domaines de variables, l'objectif, la densité de contraintes, les artefacts demandés, l'état de warm-start, les backends disponibles, le plafond mémoire et le budget d'exécution. Il peut choisir un solveur, séquencer des méthodes, comparer des résultats indépendants ou utiliser une méthode pour valider une autre. La sélection des candidats et le départage sont déterministes, de sorte que la décision de portefeuille peut être reconstruite à partir de l'état épinglé.","product-loom-secondary-technical.69445ca602.second":"Le résultat laisse le nœud inchangé. SAT, UNSAT, optimal, infaisable, non borné, sûr, réfuté, dynamiquement contrôlable et inconnu sont des statuts différents avec des actions suivantes différentes. Les modèles, noyaux, bornes, contre-exemples, stratégies, horaires et certificats restent attachés à la propriété établie, tandis qu'un résultat inconnu change de méthode ou produit un refus plutôt qu'un substitut plausible.","product-loom-secondary-technical.4c06030dd5.first":"Les opérations de connaissance maintiennent les faits, règles, entités, relations et hypothèses suffisamment explicites pour être révisés. La détection de contradiction peut trouver des conflits directs, implicites et temporels, après quoi le graphe peut étendre, contracter ou réviser la base de croyances. La trace préserve le conflit et la révision au lieu de remplacer silencieusement une affirmation antérieure.","product-loom-secondary-technical.4c06030dd5.second":"La vérification de preuve est plus étroite que l'explication. Lorsqu'une méthode sélectionnée émet un objet de preuve, il peut être vérifié, et AION peut attacher un certificat indépendamment vérifiable sur les chemins pris en charge. Les autres résultats cognitifs restent des inférences, avec le mécanisme et la limite nommés dans la trace ; le système ne présente pas chaque conclusion utile comme une preuve formelle.","product-loom-secondary-technical.eca832ae80.first":"Le catalogue de spécialistes contient 528 spécialistes, chacun versionné et évalué séparément. Des signatures compactes, la recherche approximative de voisins, le Permuted Agreement Popcount et des sous-ensembles de portes par spécialiste réduisent ce catalogue avant qu'un routage déterministe top-k ne sélectionne l'ensemble actif. Un chemin de spécialiste typique active environ quatre à huit spécialistes de domaine de premier niveau, tandis que le nombre sélectionné peut toujours suivre la tâche.","product-loom-secondary-technical.eca832ae80.second":"Les spécialistes actifs peuvent s'exécuter en parallèle lorsque le graphe le permet, puis apporter leurs résultats aux contraintes, aux solveurs, à la vérification ou à la synthèse finale. Leur profondeur de domaine s'ajoute au tissage. La perception, la mémoire, la récupération, le raisonnement et les méthodes formelles restent des facultés indépendantes, de sorte qu'un résultat de spécialiste est une contribution typée au graphe plutôt qu'un remplacement du reste de la cognition.","product-loom-secondary-technical.7f16a43919.first":"Loom route à des frontières cognitives distinctes : de la tâche au graphe, de la modalité à la perception, de la requête mémoire au niveau, de la requête de recherche au chemin de classement, de la structure du problème à la forme de raisonnement, de la théorie au portefeuille de solveurs, de la signature de domaine aux spécialistes, et de l'état des preuves à la vérification ou au refus. Chaque décision travaille avec son propre type de candidat et sa propre méthode de notation. Un routeur universel perdrait le sens de ces différents choix.","product-loom-secondary-technical.7f16a43919.second":"Un enregistrement de routage peut conserver l'ensemble complet des candidats, les scores, les seuils, les alternatives rejetées, l'ordre canonique de départage, le chemin sélectionné et les versions des composants. Cela rend une route observable comme une décision plutôt que comme une préférence cachée. Avec le même état épinglé complet et le même ordre canonique, le même enregistrement sélectionne le même chemin, ce qui est la condition déterministe requise pour la relecture.","product-loom-secondary-technical.297b00b3d0.first":"Les règles de fusion dépendent des artefacts combinés. Les listes de candidats peuvent être unies, intersectées ou reclassées ; les ensembles de contraintes peuvent être combinés ou déclarés incohérents ; les résultats de spécialistes peuvent nécessiter un quorum, un arbitrage ou une vérification. Les modes de raisonnement peuvent conserver des hypothèses concurrentes lorsque les écraser masquerait un véritable désaccord.","product-loom-secondary-technical.297b00b3d0.second":"Lorsque le contrat exige l'exactitude, un résultat de solveur exact peut dominer une suggestion prédictive. Une combinaison invalide est rejetée parce que ses types ne s'unifient pas, plutôt que d'être moyennée dans un langage fluide. L'opérateur de fusion est déclaré dans le graphe, ce qui permet à un réviseur de voir pourquoi un résultat a prévalu et pourquoi une entrée incompatible n'est pas passée.","product-loom-secondary-technical.04506015fe.first":"La représentation déployée participe à l'entraînement. Les transformateurs, les micro-modèles, les plongements, les routeurs et les spécialistes utilisent une machinerie binaire, entière ou à virgule fixe appropriée au composant, sans qu'un modèle maître à virgule flottante ne soit quantifié uniquement pour la sortie. L'artefact d'un bit qui en résulte est entraîné, évalué et scellé pour le contrat numérique qu'il exécutera.","product-loom-secondary-technical.04506015fe.second":"Chaque famille apprise peut être entraînée et évaluée selon sa propre responsabilité et sa propre surface de mesure. Cela permet à un nouveau spécialiste ou modèle d'entrer dans le catalogue de manière additive, avec sa propre version et son propre contrat, au lieu de forcer un réentraînement complet du catalogue. L'entraînement indépendant maintient également un changement ultérieur suffisamment local pour être comparé, enregistré et rejoué.","product-loom-secondary-technical.08374dcb29.first":"Un tissage épingle les identités des composants qui ont produit son résultat : artefacts de modèle, instantanés de mémoire, builds de solveur, ensembles de contraintes, définitions de spécialistes, bundles de politiques et état de connaissance. Le manifeste enregistre les versions qui ont réellement fonctionné, et non un catalogue des versions disponibles à ce moment-là. Un réviseur peut donc reconstruire le graphe à partir de ses frontières concrètes.","product-loom-secondary-technical.08374dcb29.second":"Une mise à niveau modifie une frontière nommée et laisse un diff explicite. Remplacer un classeur, par exemple, ne change pas silencieusement l'identité de l'état de perception, de mémoire, de solveur ou de politique qui l'entoure. Les réponses antérieures conservent le manifeste qui les a produites, tandis qu'un tissage ultérieur peut montrer exactement quelle version de composant a changé et ce qui doit être comparé.","product-loom-secondary-technical.5133b955da.first":"La relecture épingle l'état contrôlé : octets d'entrée, prétraitement, encodeurs, instantanés de mémoire, compteurs, versions, index, connaissances, contraintes, options de solveur, seuils de routage, ensembles de candidats, départages, build Core et cible matérielle. Les chemins appris, symboliques et numériques utilisent un ordre canonique sans graine aléatoire. Le manifeste enregistre les dépendances qui ont donné son sens à l'exécution.","product-loom-secondary-technical.5133b955da.second":"La relecture capturée réutilise les preuves externes enregistrées et les sorties de dépendances, reproduisant le tissage contrôlé. La relecture en direct appelle à nouveau les sources mutables et identifie le premier nœud et artefact dont l'identité de contenu a changé. Le noyau déterministe reste fixe, de sorte qu'une frontière externe modifiée est visible comme un changement externe plutôt que mal étiquetée comme une dérive de modèle.","product-loom-secondary-technical.7c617944c9.first":"La trace de tissage enregistre l'exécution observable dans l'ordre où elle s'est produite. Elle peut nommer les nœuds activés, les entrées et sorties typées, la mémoire rappelée, les preuves récupérées, les décisions de routage, les modes de raisonnement, les appels de solveur et leurs statuts, les contributions de spécialistes, les résultats de vérification, les raisons de refus et le chemin d'expression final. Les identifiants d'artefact relient chaque événement à quelque chose qu'un réviseur peut inspecter.","product-loom-secondary-technical.7c617944c9.second":"La trace ne prétend délibérément pas exposer le raisonnement interne du modèle. Le texte généré en interne n'est pas traité comme une preuve, tandis que les segments source, les affectations, les cœurs, les limites et les résultats de vérification restent disponibles à la frontière où ils comptent. Cela donne au réviseur un enregistrement opérationnel de ce que Loom a fait sans transformer un flux de pensée caché en une surface de preuve trompeuse.","product-loom-secondary-technical.78b66810bd.first":"Loom compose les facultés cognitives en un graphe spécifique à la tâche et renvoie un résultat d'intelligence avec sa trace. Nexus compose des agents avec identité, cycle de vie, autorité, tâches et communication, qui peuvent appeler Loom comme une capacité parmi d'autres. Ils peuvent partager perception, mémoire, raisonnement, solveurs, connaissances et vérification sans devenir le même produit.","product-loom-secondary-technical.78b66810bd.second":"Un fil Loom a une entrée et une sortie typées dans un tissage ; il n'a pas d'identité organisationnelle propre. Un agent Nexus possède un rôle et peut coordonner le travail entre personnes, outils et autres agents. Loom peut servir un agent, plusieurs agents ou Fabric directement. Les deux produits peuvent réutiliser les mêmes facultés cognitives sans brouiller cette frontière sémantique.","product-loom-secondary-technical.3425ccb07f.first":"Loom décide quel graphe cognitif est requis pour une requête. Core exécute les opérations apprises et algorithmiques que ce graphe contient, fournissant des représentations numériques, des noyaux, l'ordonnancement et des backends matériels. La frontière est pratique : la planification cognitive reste dans Loom, tandis que l'abaissement des opérations et l'exécution machine restent dans Core.","product-loom-secondary-technical.3425ccb07f.second":"Cette exécution peut utiliser des chemins CPU natifs binaires et entiers, des backends GPU plus grands ou distribués, et les capacités navigateur ou edge autorisées par le contrat de déploiement. Certains déploiements stratégiques placent Core sur Kera pour une base d'exécution plus profondément native au graphe. Le choix du backend change la façon dont les opérations s'exécutent, pas le contrat de graphe typé qui les a sélectionnées.","product-loom-secondary-technical.b6ba549d25.first":"Le même contrat cognitif peut s'exécuter comme Fabric géré sur le Mesh public ou dans des postures sous licence contrôlées par le client, edge, distribuées et air-gapped. L'emplacement, le matériel, les droits d'exploitation directs et les intégrations disponibles varient selon l'accord et la politique. Les contrats de graphe, de mémoire, de solveur, de trace, de refus et de version restent reconnaissables dans ces postures.","product-loom-secondary-technical.b6ba549d25.second":"Les sockets externes sont une frontière de politique explicite. Ils peuvent être activés là où une posture permet des dépendances externes ou scellés pour un travail local et isolé, ces conditions étant visibles dans le contrat de déploiement. Déplacer le tissage ne change pas la signification de ses artefacts typés ; cela change l'environnement et les dépendances dans lesquels le même graphe cognitif s'exécute.","section_st_a2_split-spec-sheet.7c9a7c0610":"Détail","section_st_a6_split-scenario-triad.f75fd3a884":"Aucune dépendance d'exécution","section_st_a6_split-scenario-triad.143ac4ef35":"Binaire unique","section_st_a6_split-scenario-triad.c61f134d87":"Trois surfaces","section_st_a6_split-scenario-triad.215475056e":"OÙ IL S'EXÉCUTE","section_st_a6_split-scenario-triad.a794a586f0":"Prêt pour salle scellée","section_st_a6_split-scenario-triad.42d52c32ea":"Modèle local","section_st_a6_split-scenario-triad.fe6168e59f":"Aucun réseau","section_st_a6_split-scenario-triad.7d93f83c3e":"Code monté par volume","section_st_a6_split-scenario-triad.bee0cb05f8":"Kubernetes","section_st_a6_split-scenario-triad.9f1141549f":"Docker","section_st_a6_split-scenario-triad.5315129cfe":"macOS, Linux, Windows","section_st_a6_split-scenario-triad.a89193f674":"Aucune installation","section_st_a6_split-scenario-triad.f600b9e709":"Un seul binaire","section_st_a7_split-connector-grid.4e6822a6d4":"Rechargement à chaud","section_st_a7_split-connector-grid.19e35f0609":"Défini en TOML","section_st_a7_split-connector-grid.d9de50b343":"Inventaire piloté par l'appelant","section_st_a7_split-connector-grid.8be1bb51b7":"CONNECTEURS","section_st_a8_split-scaling-profile.7e0861e04c":"Réglable dans TOML","section_st_a8_split-scaling-profile.56d6732417":"Plafond par projet","section_st_a8_split-scaling-profile.27a454915b":"Les points actifs reflètent les agents simultanés par niveau.","section_st_a8_split-scaling-profile.0ea215ea0d":"ARRIÈRE-PLAN","section_st_a8_split-scaling-profile.9fc6fb7e03":"TEAMS","section_st_a8_split-scaling-profile.018d2cd1a5":"PARALLÈLE","section_st_a8_split-scaling-profile.16623c5d4a":"CHAÎNES","section_st_a8_split-scaling-profile.0fb79c96ed":"Solo → Équipe → Réseau","section_st_a8_split-scaling-profile.068f6b3ecc":"ÉCHELLE D'ÉQUIPE","section_st_a8_split-scaling-profile.53ebc572b4":"Réseau","section_st_a8_split-scaling-profile.218887269a":"Équipe","section_st_a8_split-scaling-profile.9fc93acaa4":"Solo","section_st_a9_split-time-lost-donut.7c9a7c0610":"Détail","section_st_b5_request-lifecycle.47e364232a":"audit #4521","section_st_b5_request-lifecycle.4d3535f846":"patch · session.rs","section_st_b5_request-lifecycle.6c2519cd62":"Exécution de l'outil","section_st_b5_request-lifecycle.f6d1c823ab":"session #128 · 14:02","section_st_b5_request-lifecycle.636de0d0c3":"> \"corrige ce bug\"","section_st_b5_request-lifecycle.0208131a7d":"Demande de l'utilisateur","section_st_b7_audit-chain.9239506454":"0d4e · 8f2c · 51a9 · 73be","section_st_b7_audit-chain.a383df4adb":"a015 · 7c93 · 3e6f · d28b","section_st_b7_audit-chain.efd3faebc5":"9e1b · 22a7 · 8d50 · 6b3c","section_st_b7_audit-chain.4df252b458":"4f2a · b7d1 · 1c83 · e0a4","section_st_b8_defense-stack.eee0f04cba":"VOTRE CODEBASE","section_st_b8_defense-stack.89b6e2a784":"DÉFENSE EN PROFONDEUR","section_st_c2_dual-loop-flow.9d29573ea6":"outil / étape","section_st_c2_dual-loop-flow.08ab1ac55a":"planifier / replanifier","section_st_c5_integration-spoke.55d0677ac3":"Tous les connecteurs passent par la même couche d'audit et de permissions.","section_st_c5_integration-spoke.c29eb7e425":"Agent local","section_st_c5_integration-spoke.14afd82a7f":"AURA","section_st_c5_integration-spoke.ed0afbab5a":"GitLab CI","section_st_c5_integration-spoke.39540900bb":"GitHub Actions","section_st_c5_integration-spoke.a2feefe9af":"Jenkins","section_st_c5_integration-spoke.ab4115a7b2":"Outils externes","section_st_c5_integration-spoke.70c123381f":"JSON-RPC 2.0","section_st_c5_integration-spoke.dc99d54d99":"Local","section_st_c5_integration-spoke.6466df1d3d":"Mistral","section_st_c5_integration-spoke.a19ee5a9fd":"OpenAI","section_st_c5_integration-spoke.b780a23b53":"Anthropic","section_st_f1_cta-dark.90e40d5043":"Commencer","toc-rail.f5cbdf6bfb":"Sommaire"}