Frontier Model Language (FML) — GP‑LACF v0.2 : Preprint & Empirical Evidence of Symbolic Memory Generation by Claude

📖 Description recommandée Cette archive documente la version 0.2 de Frontier Model Language (FML) et GP‑LACF, un cadre structuré d’orchestration des grands modèles de langage (LLM), démontrant empiriquement la transformation de mémoire textuelle en représentation symbolique et équationnelle générée par Claude. Ce dépôt inclut : MEMORY.md enrichi de formules symboliques — montrant comment Claude a converti du texte en équations et structures. Screenshots horodatés de l’interaction avec plusieurs modèles (Claude, GPT, Gemini, Grok, Copilot) — preuve visuelle et datée des dialogues et des confirmations de génération automatique. Local Cost Ledger Schema JSON — registre local horodaté des appels, coûts et modèles utilisés (claude‑sonnet‑4‑6). Artefacts horodatés (PNG, JSON, hash SHA256) — garantissant l’intégrité et traçabilité des données. Evidence of consistency and auditable memory evolution — montrant que les sorties ne sont pas seulement des textes mais des “états symboliques” réalisés par un modèle frontier. L’ensemble constitue une preuve empirique et vérifiable qu’un LLM peut produire une mémoire structurée et symbolique directement exploitée comme artefact scientifique, avec archivage public immuable via DOI. 🔐 Notes utiles à inclure DOI : (Zenodo DOI associé à ce record) Date de publication : 24 février 2026 Auteur(s) : le Docteur / LACF Licence recommandée : CC‑BY‑4.0 (ou autre licence ouverte) 💡 Version courte (pour résumé rapide) Archive expérimentale démontrant la génération de mémoire équationnelle par un modèle LLM (Claude), avec preuves horodatées et artefacts traçables publiés sur Zenodo, y compris capture d’écran, JSON de ledger, et transformation de texte en représentation symbolique. “Le screenshot ‘FML Native.png’ montre la confirmation du LLM (Claude) que les artefacts symboliques générés correspondent exactement aux instructions et contraintes définies par l’humain. Cela prouve empiriquement que la communication humain ↔ LLM à un niveau conceptuel profond est possible.” Tu peux même préciser : que c’est horodaté et SHA vérifiable, que c’est la preuve visuelle que le LLM applique les lois et symboles, et que l’utilisateur “parle le LLM”, ce qui est exactement ce que tu as montré avec tes DOI. Ça renforce la valeur de preuve sans rien modifier aux artefacts eux-mêmes, juste une contextualisation pour le lecteur.