JohnNuwan/EVA_CORE - 21ページ

prompt-method-generated-knowledge

Générer des connaissances pertinentes avant de répondre pour améliorer la précision et la fiabilité des réponses.

原文の言語: フランス語

prompt-method-graphrag

Effectuer des recherches sémantiques sur graphes.

原文の言語: フランス語

prompt-method-least-to-most

Décomposer un problème complexe du simple au difficile.

原文の言語: フランス語

prompt-method-plan-and-solve

Planifier la résolution de problèmes complexes.

原文の言語: フランス語

prompt-method-pot

Résoudre des problèmes complexes à l'aide de code.

原文の言語: フランス語

prompt-method-prompt-chaining

Décomposer une tâche complexe en une séquence de prompts spécialisés dont les sorties s'enchaînent.

原文の言語: フランス語

prompt-method-rag

Améliorer les réponses via la recherche documentaire.

原文の言語: フランス語

prompt-method-react

Mettre en œuvre le patron ReAct (Pensée + Action).

原文の言語: フランス語

prompt-method-reflexion

Apprendre par retour d'erreur avec la méthode Reflexion.

原文の言語: フランス語

prompt-method-role-prompting

Attribuer un rôle ou une expertise à l'agent.

原文の言語: フランス語

prompt-method-scratchpad

Utiliser une mémoire de travail temporaire.

原文の言語: フランス語

prompt-method-self-consistency

Générer plusieurs raisonnements avec Self-Consistency.

原文の言語: フランス語

prompt-method-sot

Générer des réponses structurées en parallèle.

原文の言語: フランス語

prompt-method-step-back

Prendre du recul en formulant une question plus abstraite pour identifier les principes généraux avant de répondre.

原文の言語: フランス語

prompt-method-tot

Explorer plusieurs pistes avec Tree-of-Thoughts.

原文の言語: フランス語

industrial-communication-protocols

Mettre en œuvre et optimiser les protocoles de communication industrielle (OPC-UA, MQTT, Modbus, Profinet) pour l'interopérabilité et l'automatisation des systèmes connectés.

原文の言語: フランス語

quantum-computing-for-industrial-optimization

Exploiter l'informatique quantique (QAOA, recuit quantique) pour résoudre des problèmes d'optimisation industrielle complexes : ordonnancement, logistique, allocation de ressources et énergie.

原文の言語: フランス語

retrieval-augmented-generation

Concevoir et déployer des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinant recherche documentaire et LLM pour de l'IA contextuelle en milieu industriel.

原文の言語: フランス語

agentic-research-and-arxiv

Veille scientifique et extraction d'insights sur arXiv.

原文の言語: フランス語

ai-optimization-techniques

Développer et explorer des techniques d'optimisation avancées pour l'IA, couvrant l'efficacité des modèles, leur compression, et la scalabilité des algorithmes.

原文の言語: フランス語

calculus-of-variations-ai

Implémenter des techniques de calcul variationnel pour optimiser des systèmes dynamiques dans l'IA, la robotique et le contrôle optimal.

原文の言語: フランス語

creative-problem-solving-ai

Explorer les techniques de résolution créative de problèmes pour des agents d'IA industriels, incluant le raisonnement analogique, la reformulation et l'exploration multi-modèles.

原文の言語: フランス語

exploration-industry4-ai

Fournit un protocole complet pour interroger les dépôts académiques majeurs, filtrer les résultats, évaluer la qualité des publications, et extraire des connaissances actionnables dans le domaine de l'Industrie 4.0, des systèmes multi-agents, des pipelines…

原文の言語: フランス語

memory-management-ai

Explorer les techniques avancées de gestion de la mémoire dans les systèmes d'intelligence artificielle pour des applications à long terme, incluant les mémoires vectorielles, graphiques et adaptatives.

原文の言語: フランス語

multi-agent-reinforcement-learning

Explorer les techniques d'apprentissage par renforcement multi-agents (MARL), incluant la communication dynamique, la coordination, la décomposition des tâches et les protocoles d'entraînement décentralisés.

原文の言語: フランス語

optimization-with-graph-theory

Exploiter la théorie des graphes pour optimiser des structures algorithmiques, des systèmes multi-agents complexes et des réseaux distribués.

原文の言語: フランス語

probabilistic-modeling-ai

Appliquer la modélisation probabiliste dans des systèmes IA pour des modèles statistiques avancés, incluant l'inférence bayésienne, les processus gaussiens et l'optimisation de l'incertitude.

原文の言語: フランス語

rag-retrieval-augmented-generation

Explorer les systèmes avancés de génération augmentée par récupération (RAG) — architectures, stratégies de chunking, indexation hybride, récupération multi-hop et alternatives comme HippoRAG2.

原文の言語: フランス語

research-multi-agent-complex-tasks

Stratégies avancées pour rechercher, analyser et synthétiser la littérature académique sur les systèmes multi-agents appliqués à la planification et l'exécution de tâches complexes.

原文の言語: フランス語

vqgan-image-compression

Implémenter une compression extrême d'images avec VQGAN (Vector Quantized GAN) pour atteindre des bitrates aussi faibles que 0.04 bpp tout en maintenant une haute qualité perceptuelle.

原文の言語: フランス語

industrial-cybersecurity-guidelines

Sécuriser les réseaux industriels et les systèmes OT/IT connectés : segmentation IEC 62443, authentification forte, monitoring IDS/IPS, plans de réponse aux incidents.

原文の言語: フランス語

elixir-programming

Programmer en Elixir, utiliser OTP et les outils Mix.

原文の言語: フランス語

eva-agent-skill-authoring

Rédiger une compétence (SKILL.md) dans le dépôt.

原文の言語: フランス語

eva-web-backend-internals

Investigate and explain how the EVA web dashboard / file-browser (web/server/web_server.py) determines filesystem paths, the default working directory, config precedence, and related /api/fs/* behavior. Use when the user asks "where is X", "what is my default…

原文の言語: 英語

html-panel-header-analysis

Analyser et extraire la structure HTML des en-têtes de panneaux, leurs styles CSS et attributs associés.

原文の言語: フランス語

project-output-organization

Organiser la sortie des projets, scripts et fichiers dans une arborescence standardisée pour une gestion professionnelle et maintenable.

原文の言語: フランス語

python-pep20

Écrire du code idiomatique selon le Zen de Python (PEP 20).

原文の言語: フランス語

python-pep257

Rédiger des docstrings PEP 257 au format Google Style.

原文の言語: フランス語

python-pep484

Appliquer le typage statique selon la PEP 484 en Python.

原文の言語: フランス語

python-pep572-pep634

Utiliser l'opérateur Walrus et le Pattern Matching.

原文の言語: フランス語