Construire un framework ML en Rust avec la théorie des catégories

L'auteur explore l'utilisation de la théorie des catégories comme base formelle pour concevoir un framework de machine learning en Rust. L'approche vise à tirer parti des abstractions catégorielles (foncteurs, monades, transformations naturelles) pour structurer les composants d'un transformer. Le projet illustre comment des fondations mathématiques rigoureuses peuvent guider l'architecture logicielle en ML.