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Présentation et résultats des modèles décisionnels ouverts LiquidAI (d1-3B et d1-omni-600M) : réponses en une passe, prise en charge multimodale, latences mesurées sur Jetson (≈16–50 ms) et guide de déploiement pour petites équipes.
Guide pour exécuter des agents LFM2.5–2.6B sur portables, téléphones et petits serveurs. Configuration d'appel d'outils, mesures de base (~220 tok/s M5 Max, ~113 tok/s Ryzen), mémoire et checklist de passage en production.
Compte rendu et recommandations pratiques d'une démo vidéo montrant un moteur temps réel Python qui se présente comme un PLC virtuel (vPLC), génère des endpoints REST automatiquement et propose un pont OPC UA ; prudence : mesures et validations nécessaires avant tout usage en écriture.