LLM Inferentie Engine
Bekijk code →Hoogwaardige inferentiepijplijn geoptimaliseerd voor diepe AI-modellen met aangepaste kwantiserings- en batchingstrategieën.
PythonCUDAvLLMPyTorch
In ontwikkelingMinimale systemen bouwen op het snijvlak van fysica, wiskunde en intelligente machines.
Amine B.H.T
Over
Ingenieursstudent aan l'École polytechnique de Bruxelles, gespecialiseerd in toegepaste fysica en toegepaste wiskunde. Aangetrokken tot problemen waar fundamentele wetenschap praktische systemen ontmoet.
Momenteel gericht op kunstmatige intelligentie en grote taalmodellen, kwantitatieve financiën en handelssystemen en autonome luchtvaartrobotica inclusief FPV en onconventionele drone-architecturen.
Ik bouw dingen die werken met minimale complexiteit.
Werkgebieden
AI / ML
- Fine-tuning & inferentie van kleine LLMs (3–7B)
- Retrieval-augmented generation systemen
- Computer vision pipelines (YOLO)
- Model training, evaluatie en deployment
Trading
- Marktstructuur & voorspellingssystemen
- Algoritmische strategieën en arbitrage
- Backtesting en simulatie (Python)
Engineering
- FPV & autonome dronesystemen (10+ jaar)
- Flight stacks & RC systemen (Betaflight, EdgeTX)
- Fysica-gebaseerde modellering (nucleair, thermisch)
- Thermische detectie & signaalinterpretatie
- Systeemprogrammering (Python, Rust)
In Ontwikkeling
Autonome Drone Controller
Bekijk code →Een kenmerkend project: aangepaste vluchtcontroller met real-time sensorfusie, padplanning en obstakelontwijking. Gebouwd op 10+ jaar FPV-ervaring.
C++EmbeddedBetaflightROS
Kenmerkend projectKwantitatief Handelssysteem
Bekijk code →Algoritmisch handelsframework met real-time marktdataverwerking, backtesting-engine en risicobeheer.
PythonNumPyPandasWebSocket
GeplandFysica Simulatie Engine
Bekijk code →Fysica simulator specifiek ontworpen voor ML-trainingsomgevingen, met prioriteit voor snelheid en schaalbaarheid boven algemene nauwkeurigheid.
RustWGPUWASMWebGL
GeplandVisie
Enkele ideeën die ik de moeite waard vind om te verkennen:
De convergentie van fysica-gebaseerde simulatie en geleerde modellen zal herdefiniëren wat we als 'intelligentie' beschouwen. Systemen die fysieke beperkingen begrijpen vanuit eerste principes, in plaats van patroonherkenning uit data, zullen presteren op randgevallen die ertoe doen.
Markten zijn informatiesystemen. Het voordeel ligt niet in meer data—het ligt in snellere, nauwkeurigere modellen van hoe informatie zich verspreidt en transformeert in prijs.
Drones worden onderschat als platforms voor onderzoek naar autonome systemen. Beperkte rekenkracht, real-time vereisten en onverbiddelijke fysica creëren ideale omstandigheden voor het ontwikkelen van robuuste AI.
De toekomst behoort aan degenen die complete systemen kunnen bouwen met minimale middelen. Complexiteit is een nadeel. Eenvoud die presteert is het doel.
Opleiding
Lopend
Ingenieursdiploma
l'École polytechnique de Bruxelles — Toegepaste Fysica & Toegepaste Wiskunde