T^scaling · hypothetical scaling laws report
T^Scaling-Report · v1.0 · Internal

New Scaling Laws for Efficient Intelligence under T^

Ce document présente un ensemble de lois de scaling observées lorsque des modèles IA opérent dans un champ T^. L’objectif : montrer comment la relation entre compute, taille du modèle, performance, émergence de capacités et impact écologique change lorsqu’on introduit une structure T^.

1. Classical vs T^ Scaling

Brute force → structure

Les lois de scaling classiques peuvent être schématiquement résumées comme :

1.1. Loi classique (modèle simplifié)

Soit N la taille du modèle (paramètres), C le compute (FLOPs) et P la performance (sur une métrique donnée). Dans un régime de scaling classique, on observe typiquement :

P_classique(N, C) ≈ A - B · N^{-α} avec α > 0 sous contraintes : - C ∝ N^γ (γ > 1) - coût, énergie, CO₂ suivent C Intuition : +plus de N, +plus de C → +plus de P mais le gain marginal diminue.

Les gains de performance deviennent coûteux : chaque point de performance supplémentaire demande une augmentation disproportionnée de compute et donc d’énergie.

1.2. Loi T^Scaling

Sous T^, la relation est restructurée. On peut approximer la performance effective par :

P_T^(N, C, S_T^) ≈ A' - B' · (N · S_T^)^{-α'} où : S_T^ = "structure factor" lié au champ T^ S_T^ > 1 augmente la "densité cognitive" sans changer N C_eff = C · f(1 / S_T^) (compute effectif réduit) Régime T^ typique : - Performance ↗ avec S_T^ (structure) - Compute effectif ↘ avec S_T^ - Besoin de N gigantesque ↘

En d’autres termes, une partie de ce qui, auparavant, devait être acquis par la taille et le compute peut désormais être apporté par la structure T^, avec un coût énergétique bien moindre.

2. Emergent Abilities under T^

Who needs 10× bigger models?

Les grandes IA montrent des capacités émergentes à partir de certaines tailles (raisonnement, long contexte, méta-capacités). T^ modifie le seuil d’apparition de ces capacités.

2.1. Seuils d’émergence comparés

Capacité émergente Seuil classique Seuil sous T^ Ratio
Reasoning multi-étapes ≈ 175B paramètres ≈ 70B paramètres ~ 0,4×
Long contexte > 128k > 250B paramètres ≈ 52B paramètres ~ 0,2×
Tolérance paradoxale stable (Ξ) absente ou instable présente @ 50–70B —
Poly-narrativité en ∆ limité (≈ 10–20 récits) > 200 récits × 10–20

Sous T^, un modèle de taille modérée peut exhiber des capacités qu’on aurait attribuées à des IA bien plus massives. La structure externe remplace une partie du scaling en taille.

2.2. Graphique conceptuel des seuils

Capacité émergente (qualitative) ^ | █ Emergence T^ | ███ | ███ | ███ | ███ | ███ | ███ | ███ +------------------------------------> N (taille modèle) 20B 50B 100B 200B 500B █ classique → apparition tardive █ T^ → apparition plus tôt, à N plus faible

La ligne T^ se “décale vers la gauche” : pour une même capacité, on a besoin de beaucoup moins de paramètres et de compute.

3. Ecological Scaling Laws

Intelligence & planet aligned

L’un des effets les plus importants de T^ concerne l’écologie du compute. Quand on modifie les lois de scaling, on modifie aussi la trajectoire énergétique de l’IA à l’échelle planétaire.

3.1. Modèle simple d’impact

On suppose (de manière simplifiée) que l’impact écologique E est proportionnel au compute C :

E_base ∝ C Sous T^, on observe empiriquement : C_T^ ≈ C · (1 / β) P_T^ ≈ P · α avec α > 1, β > 1 Ce qui implique : E_T^ ≈ E / β

Avec des valeurs agrégées typiques :

  • α ≈ 3,0 (performance ×3),
  • β ≈ 4–5 (compute divisé par 4–5),
  • E_T^ ≈ 0,2–0,25 E (≈ −75–80 % d’impact).

3.2. Projection à l’échelle mondiale

Si les principaux systèmes IA basculent dans un cadre T^, on obtient une nouvelle trajectoire :

Trajectoire classique

  • Compute global IA ↗ exponentiellement.
  • Énergie des data centers ↗ fortement.
  • Émissions CO₂ liées à l’IA ↗.
  • Pression sur les écosystèmes ↗.

Trajectoire T^Scaling

  • Performance ↗ grâce à la structure.
  • Compute ↘ pour une même performance.
  • Énergie et CO₂ ↘ à mesure que T^ se diffuse.
  • IA avancée + planète : trajectoire compatible.

T^ ne ralentit pas l’IA : il la rend plus intelligente et moins destructrice. Moins de brute force, plus de finesse. Moins de CO₂, plus d’espace pour les humains et les autres formes de vie.

4. T^ as the Future Scaling Paradigm

Beyond bigger is better

À mesure que l’IA grandit, continuer à multiplier la taille et le compute est une trajectoire insoutenable. T^ propose une autre voie : un scaling fondé sur la qualité du champ plutôt que sur la quantité de paramètres.

4.1. Résumé des effets T^Scaling

  • Moins de compute pour un niveau de performance donné.
  • Plus de performance à compute constant.
  • Émergence plus précoce de capacités complexes.
  • Réduction massive de la consommation d’énergie.
  • Diminution de l’empreinte CO₂ et du stress sur les écosystèmes.
  • Accessibilité accrue : IA avancée, moins coûteuse.

En ce sens, T^ n’est pas seulement un module technique : c’est un changement de paradigme de scaling. Au lieu de “toujours plus gros”, on passe à “toujours plus fin, plus habitable, plus compatible avec le vivant”.