# LTM
2 itemsFRC 840.LTM.001 — Dynamique des Oscillateurs Couplés vs Attention : Comparaison Empirique
Première comparaison empirique entre le modèle de tenseur-Λ (LTM) et les Transformers sur la prédiction de séquences à phase cohérente. Le LTM atteint une MSE inférieure de 2,2 % tandis que le Transformer montre une meilleure préservation de la cohérence. Établit le LTM comme une alternative viable pour les domaines oscillatoires.
FRC 840.001 — Le Modèle Tenseur-Λ : Au-delà du Paradigme du Transformer
Le paradigme dominant actuel en IA — l'architecture Transformer — repose sur une erreur d'abstraction fondamentale : la Tokenisation. Nous introduisons le Modèle Tenseur-Λ (LTM), une nouvelle classe d'architecture neuronale qui remplace le traitement par tokens discrets par une résonance de champ continue. Au lieu de prédire le prochain token via une corrélation statistique, les LTM font évoluer un 'Champ Vectoriel Universel' continu à 16 dimensions selon une dynamique d'oscillateurs couplés.