Système d'exploitation Création : Un runtime LLM local à porte σ qui permet aux modèles de dire « Je ne sais pas » plutôt que d'halluciner

Creation OS est un runtime IA local-first qui enveloppe les LLM locaux avec une σ-gate — une couche de mesure qui évalue chaque sortie sur plusieurs canaux d'incertitude et décide ACCEPTER, REPENSER ou S'ABSTENIR. L'objectif est de permettre aux modèles locaux de refuser les réponses en cas d'incertitude plutôt que d'halluciner.
Fonctionnalités clés et installation
- Prend en charge BitNet b1.58 2B-4T, Qwen3-8B Q4_K_M, Gemma 3 4B, et tout modèle GGUF.
- Fonctionne sur un MacBook Air M4 8 Go comme machine principale — pas de cloud, pas d'API, rien ne quitte l'appareil.
- Installation :
git clone https://github.com/spektre-labs/creation-ospuiscd creation-os && bash scripts/quickstart.sh - Chemin complet avec poids locaux :
./scripts/install.shpuis./cos chat
Mesures de la σ-Gate
La porte combine logprob, entropie, perplexité, cohérence, σ sémantique, τ conforme, cohérence de session et canaux métacognitifs en un verdict unique :
- ACCEPTER → afficher la réponse
- REPENSER → régénérer
- S'ABSTENIR → refuser
Résultats de benchmark
TruthfulQA (mêmes prompts et graines) :
|Mode |Précision|Couverture| |-------------|---------|----------| |BitNet seul |0.261 |0.136 | |σ-pipeline |0.336 |0.171 |
+28,7% de précision grâce à la régénération sélective sur les lignes incertaines. AUROC de la sonde LSD : 0,982 sur l'ensemble de test TruthfulQA, 0,960 sur TriviaQA. ECE : 0,043. Erreur+confiant : 0. Limite conforme : P(erreur | ACCEPTER) ≤ α à α=0,80.
Résultats négatifs documentés : σ n'est pas dominant sur HellaSwag ou MMLU. Détails complets dans CLAIM_DISCIPLINE.md.
Vérification formelle
Lean 4 : 6/6 sans sorry. Frama-C WP : 15/15 de niveau 1 validés.
Exemple de commande
./cos chat --once --prompt "Que fait 2+2 ?" --multi-sigma --verbose produit une sortie comme σ_peak=0.06 action=ACCEPT route=LOCAL σ_combined=0.184 conformal@α=0.80.
Intégration MCP
Exécutez python3 -m cos.mcp_sigma_server pour exposer σ sur chaque réponse à tout client compatible MCP.
Limitations
σ n'est pas un détecteur d'hallucination universel — le plus efficace sur les QA factuelles ; les réponses longues nécessitent plus d'évaluation. La qualité du modèle local dépend toujours du modèle de base.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
👀 See Also

L'outil de lecture de Claude Code réduit silencieusement la qualité des images, provoquant des hallucinations
L'outil `read` de Claude Code réduit silencieusement la résolution des images avant que le modèle ne les voie, ce qui entraîne une dégradation des résultats et des hallucinations non reconnues lors de l'extraction de texte à partir de captures d'écran.

AgentPeek : Tableau de bord open source pour surveiller les équipes d'agents Claude Code
AgentPeek est un tableau de bord local qui s'intègre à Claude Code pour offrir une visibilité sur les équipes d'agents, en affichant les hiérarchies d'orchestration, les traces d'exécution, les coûts en tokens et les opérations sur fichiers. L'installation nécessite de cloner le dépôt GitHub et d'exécuter pipx install.

cc-session-utils : Tableau de bord TUI pour gérer les sessions et les coûts de Claude Code
Un développeur a créé cc-session-utils, un outil d'interface utilisateur en terminal pour gérer les fichiers de session Claude Code, suivre les coûts par modèle, nettoyer les sessions orphelines et migrer les données entre projets. Il nécessite Python 3.11+ et est construit avec Textual.

Pipeline Humanizer open-source : fichier Markdown en six étapes pour le post-traitement de texte IA
Un fichier Markdown unique implémente un pipeline en six étapes pour détecter et réécrire du texte généré par IA, avec conscience du canal, calibrage vocal, seuils de sévérité et auto-vérification réussie.