Jason Stiltner
Ingénieur-chercheur · Staff Engineer chez GSV AI Labs
Une recherche mise au service d'une pratique d'ingénierie de production : coordination multi-agents, comportements vérifiables, supervision scalable — pour des systèmes qui tiennent en production, et non l'inverse.
Staff Engineer chez GSV AI Labs, la division IA du fonds de private equity Greater Sum Ventures — où je construis CharlieIQ · IA de production déployée chez HCA Healthcare, le plus grand groupe hospitalier américain · Accenture, Automation Center of Excellence
Approche
Une recherche empirique centrée sur la vérification : l'IA accélère l'expérimentation, l'évaluation contrôlée décide de ce qui tient, le déploiement en production tranche le reste.
Coordination pré-linguistique : comment des agents coopèrent sans langage partagé. Des comportements vérifiables, ancrés dans des actions observables plutôt que dans des intentions déclarées.
Corpus
Les cinq premières entrées du corpus complet, dans le même ordre. Les résumés restent en anglais — ce sont les mêmes extraits que ceux des pages projet, pour ne rien reformuler en les traduisant.
Grounded Commitment Learning
Multi-agent coordination through verifiable behavioral contracts. Agents commit to observable behaviors rather than inferred mental states—enabling external verification without access to internal representations. Grounded in Hart-Moore incomplete contracts theory (Nobel Prize in Economics, 2016).
40.4% hold-up reduction (95% CI: [37.2%, 43.5%]) · r = -0.972 punishment paradox, p < 0.001
The Archive That Cites Itself
Persistent AI advisors, the people they model, and the limits of “more context”—why a user model should preserve the history of its claims rather than a polished conclusion.
Chat with the Research
Grounded RAG chatbot over this site, red-team hardened. Published eval-gate numbers including the bars still unmet, and the real defects the harness found and root-caused—rate limiter, citation injection, retrieval crowding.
Collaborative Nested Learning
Extension of Google Research’s nested optimization: 5 timescales with 9 bidirectional knowledge bridges. Addresses catastrophic interference where fast learning degrades slow-learned representations, via normalization constraints that preserve component distinctiveness during optimization.
+89% accuracy at high regularization, where baseline collapses
Aegis
Systems-architecture layer beneath agent frameworks: durability, verification, and policy—not orchestration. Event-sourced state for resume/replay from any checkpoint, a tool gateway enforcing policy at invocation time, and GCL commitments as first-class objects with explicit failure modes.
303 tests passing
Single-node only. No performance benchmarks yet, and no production deployment.
Méthode
- Recherche empirique. L'IA accélère la génération d'hypothèses et l'itération expérimentale, sous condition d'une évaluation contrôlée, d'une validation statistique et de preuves reproductibles. Une explication produite par un modèle reste une hypothèse, pas une preuve.
- Validation mécanistique. Des ablations et interventions qui distinguent un succès prédictif d'une explication causale. Le paradoxe de la punition est re-dérivé par la CI à chaque push ; l'ablation des ponts de CNL, chaque semaine, à pleine échelle — preuves à l'appui pour les deux.
- Fondements formels. Des preuves mathématiques quand elles s'appliquent : garanties de convergence, lois de conservation, applications contractantes.
- Recherche exécutable. Les artefacts de recherche construits comme du logiciel : évaluation automatisée, expériences reproductibles, CI, couverture de tests, résultats inspectables.
- Systèmes en production. Une recherche façonnée par les contraintes des systèmes qui tiennent en production : observabilité, reprise après incident, déploiement — GCP, Terraform, Docker, architectures conformes HIPAA, routage multi-fournisseurs, inférence en edge.
Parcours
Le chemin jusqu'ici : d'abord la langue, puis l'automatisation, puis le machine learning.
Master, Université de Paris VII (cursus francophone)
Littérature, Langues, et Civilisations des Pays Anglophones