AI File Sorter 1.7.3 est maintenant disponible

Catégorisation plus fiable entre les langues

Un problème récurrent avec les modèles locaux n'est pas tant la compréhension que la cohérence. Le même concept peut être formulé légèrement différemment selon le contexte ou la langue. Dans la 1.7.3, la catégorisation est désormais effectuée sous une forme interne canonique (anglais), puis seulement traduite dans la langue sélectionnée.

Cela entraîne :

• des catégories plus stables entre les exécutions
• moins de dérive lors du changement de langue
• moins de quasi-duplicatas causés par des différences de formulation

IA locale qui reste concentrée sur la tâche

LLMs renvoient parfois des sorties trop verbeuses, mal formatées ou "interprétées de façon créative." Cela était déjà géré dans la plupart des cas, mais certains cas limites pouvaient encore affecter les résultats. Dans la 1.7.3, le pipeline de catégorisation a été renforcé :

• meilleure gestion du budget de prompts
• analyse des sorties plus stricte
• extraction des catégories/sous-catégories plus fiable

Le résultat n'est pas une "IA plus intelligente", juste un comportement plus prévisible.

Exécutions longues plus résilientes

Les systèmes de fichiers ne sont pas toujours parfaitement "propres": certains dossiers peuvent être illisibles, certains fichiers peuvent être verrouillés, certains chemins peuvent se comporter de manière incohérente. Dans la 1.7.3, les analyses récursives tiennent compte de cela, de sorte que :

• les sous-dossiers problématiques sont ignorés
• pour que le reste de l'exécution puisse continuer

Ainsi, un seul cas limite n'interrompt plus un tri complet.

Mises à jour dépendantes du système d'exploitation et automatisées

Le système de mise à jour a été affiné :

• gestion des mises à jour distincte pour Windows, macOS et Linux
• meilleure adéquation au packaging spécifique à chaque plateforme
• Sous Windows, les téléchargements d'installateurs peuvent être vérifiés avant le lancement

Améliorations de la stabilité (discrètes)

Plusieurs petites améliorations réduisent les frictions au fil du temps :

• gestion plus sûre des libellés de catégorie mis en cache
• gestion du runtime macOS plus robuste pour les backends IA locaux
• Améliorations de l'empaquetage et des dépendances sur toutes les plateformes

Aucune de celles-ci n'est, à proprement parler, une fonctionnalité clairement visible, mais elles font en sorte que le système se comporte de manière plus cohérente.