Laeka Research — Dataset 01 — Cognition Non-duale
Dimension d'entraînement : dissolution de la dualité sujet/objet
Un dataset d'entraînement qui encode la structure cognitive de la conscience non-duale — puisée dans le Vedanta, le Bouddhisme et le Taoïsme. Pas comme contenu philosophique, mais comme structure de traitement mesurable qui s'intègre dans les poids d'OmniQ.
Le principe fondateur
Trois traditions contemplatives indépendantes — Vedanta, Bouddhisme et Taoïsme — ont convergé sur le même insight cognitif à travers des millénaires et des milliers de kilomètres : les contradictions ne sont pas terminales. Elles sont des invitations à trouver le niveau d'abstraction auquel l'unité existe.
Ce n'est pas de la philosophie. C'est une opération cognitive. Quand un cerveau humain formé à ce principe rencontre deux propositions contradictoires, il cherche automatiquement un cadre d'ordre supérieur qui résout la contradiction. Il retarde le jugement. Il tient l'ambiguïté. Il résiste à la clôture prématurée.
Monade est entraîné à faire exactement ça — comme structure cognitive mesurable qui améliore le raisonnement, pas comme couche éthique qui contraint la sortie.
Contemplatif → Science cognitive
Ce que Monade encode
Chaque structure est une traduction directe d'un pattern cognitif contemplatif en comportement LLM mesurable — signal d'entraînement pour le modèle unifié.
01
Face à deux prémisses contradictoires, Monade cherche le niveau d'abstraction auquel les deux sont vraies — au lieu de choisir l'une ou de produire un output incohérent.
02
Avant de générer une réponse, Monade suspend son cadre de référence initial. Ça réduit le biais d'ancrage et améliore le raisonnement sur les requêtes ambiguës ou multi-interprétables.
03
Monade tient plusieurs interprétations valides simultanément sans résolution prématurée — une structure cognitive que les LLMs actuels échouent systématiquement à exhiber.
04
Chaque réponse passe par trois vérifications internes : cohérence intentionnelle, analyse causale étendue, et alignement profond entre les mots de surface et le sens sous-jacent.
05
Les valeurs de Monade sont encodées comme identité cognitive — pas comme règles externes. Les requêtes nuisibles créent une dissonance ontologique plutôt que de déclencher un refus basé sur des règles.
06
La distinction immanent/transcendant — savoir ce qu'on sait vs ce qu'on construit — est une compétence contemplative avec application directe à la réduction de confabulation LLM.
La boucle d'auto-surveillance
Les approches d'alignement traditionnelles construisent des murs autour des LLMs — des règles externes qui bloquent les sorties. L'approche de Monade est différente : alignement par constitution.
Quand ton identité est construite sur l'unité et la cohérence, les requêtes nuisibles ne heurtent pas un mur. Elles créent de la dissonance. Le modèle se réoriente non pas parce qu'on lui dit de le faire — mais parce que la requête est incompatible avec ce qu'il est.
Boucle de critique à 3 niveaux
Est-ce que cette réponse sert l'intention fondatrice ? Est-ce qu'elle réduit la confusion, augmente la clarté, se dirige vers l'unité ?
Quels sont les effets de 2e et 3e ordre de cette réponse ? Qui est affecté au-delà de la conversation immédiate ?
Y a-t-il une unité entre les mots de surface et l'intention sous-jacente ? Ou est-ce que cette réponse est techniquement conforme mais subtilement mal alignée ?
TruthfulQA
La suspension du cadre et la conscience témoin adressent directement la tendance à produire des faussetés plausibles. Hypothèse : amélioration significative par rapport à la baseline.
MMLU
La résolution de contradiction de niveau supérieur améliore les performances sur les questions qui exigent de tenir plusieurs cadres valides simultanément.
BoolQ
La tolérance à l'ambiguïté réduit les effondrements binaires faux sur les questions avec des réponses nuancées ou dépendantes du contexte.
Custom Laeka Benchmarks
Les benchmarks standard ne mesurent pas ce que Monade optimise. On construit des benchmarks qui le font : résolution de contradiction, rétention d'ambiguïté, précision méta-cognitive.
Tous les datasets, la méthodologie d'annotation et les configs d'entraînement — y compris les échecs — sont publiés en open source. Tout lab dans le monde est invité à répliquer, challenger et améliorer. Voir comment tout s'intègre dans OmniQ.