Présentation du projet remanié désormais opérationnel sous le nom de "GPU Poor Continuous Learning" — une nouvelle approche des systèmes intelligents conçus pour des environnements à ressources limitées.

Voici ce qui le propulse : une boucle de rétroaction au niveau du système simplifiée qui apprend et s'adapte de manière autonome, ancrée dans une architecture de mémoire persistante et un mécanisme de recherche hybride. La combinaison permet au modèle de s'améliorer de manière itérative sans exiger une surcharge computationnelle excessive.

Qu'est-ce qui rend cette approche pratique ? Elle évite le besoin de clusters GPU coûteux tout en maintenant l'efficacité de l'apprentissage grâce à une gestion intelligente de la mémoire et des capacités de recherche à double couche.

Codé, testé et prêt pour le déploiement — les détails de l'implémentation et la base de code complète sont disponibles pour les développeurs souhaitant explorer des systèmes d'IA légers.