Evidenz
Produkturteil, gestützt auf prüfbare Arbeit.
Drei Formen von Evidenz stützen es: Produkterfahrung im Produktionsmaßstab, direkt gebaute und getestete Forschungs- und Engineering-Artefakte sowie eine Entscheidungsmethode, die Sie vor dem Kauf prüfen können.
Karriereherkunft, von Hyperion dokumentierte Forschung und Ingenieursarbeit sowie die öffentliche Methode werden getrennt gezeigt.
Jede Aussage mit ihrem Nachweis verbinden
Prüfung vor der Beauftragung
Welche Schlüsse die Evidenz zulässt.
Jede Form beantwortet eine andere Prüfungsfrage: Hat er im großen Maßstab gearbeitet, baut er noch selbst, und ist sein Entscheidungsweg nachvollziehbar?
Wie diese Klassen zu lesen sind
- Produktion
- Im laufenden Produktivbetrieb unter echter operativer Last beobachtet.
- Kundenfreigegeben
- Eine Kundenbeziehung und ein Umfang, deren öffentliche Beschreibung der Kunde freigegeben hat — ohne gesonderte Freigabe wird kein Ergebnis impliziert.
- Vom Inhaber bestätigt
- Beziehung und begrenzter Auftragsumfang vom Inhaber von Hyperion bestätigt. Dieses Label belegt weder eine Kundenfreigabe noch eine Empfehlung oder ein Ergebnis.
- Vorproduktion
- Hyperion-eigene Arbeit, die durchgängig läuft, aber noch keine Produktionslast trägt — keine Kundenbereitstellung.
- Kontrolliert
- Unter von Hyperion gewählten Bedingungen gemessen — wiederholbar, aber kein Feldergebnis.
- Simuliert
- Gegen eine simulierte Umgebung oder Last gemessen statt auf physischer Hardware im Feld.
- Modelliert
- Ein aus genannten Annahmen berechnetes Szenario. Keine Messung, kein Ergebnis und niemals eine Fallstudie.
- Öffentliche Methode
- Ein öffentlich prüfbares Artefakt — Preprint, Open-Source-Beitrag oder veröffentlichte Methode. Ein Preprint ist nicht peer-reviewed.
- Beruflicher Werdegang
- Arbeit des Gründers bei einem früheren Arbeitgeber, vor Hyperion. Diese Organisationen sind keine Hyperion-Kunden.
Gründerlaufbahn
Hat im Produktionsmaßstab gearbeitet.
- Beruflicher Werdegang
17+ Jahre Erfahrung
- Beruflicher Werdegang
NDS/Cisco-Videoplattformen mit mehr als 100 Millionen im Einsatz
- Beruflicher Werdegang
Stellvertretender General Manager für Connected Car Services bei der Renault-Nissan-Mitsubishi-Allianz — Produktleitung für vernetzte Dienste (Renault OpenR Link, NissanConnect), deren Technologie heute in mehr als 7 Millionen vernetzten Fahrzeugen eingesetzt wird
Von Hyperion dokumentierte Forschungsreferenzen
Baut weiterhin selbst Systeme: Auralink.
- Kontrolliert
32 Konformitätsfälle
ACS v0.1 deckt Referenz-, Sicherheits- und föderierte Betriebsszenarien ab. Die Suite ist ein technischer Nachweis, keine Zertifizierung und kein Feldergebnis.
Die Arbeitsnachweise prüfen
Die Methode ist vor einem Engagement prüfbar.
Ergänzende Aussagen prüfen
Gründerlaufbahn
Erfahrung des Gründers bei früheren Arbeitgebern — keine Hyperion-Kunden.
- Produktmarketing bei ABB E-mobility für Hardware und Software zum Laden von Elektrofahrzeugen
- MIT Professional Education — acht Zertifikate beruflicher Weiterbildung (2016–2017), unter anderem in Data Science, Systems Engineering, Cybersicherheit und IoT
- Arbeitete während seiner Tätigkeit bei NDS/Cisco an Embedded Linux, Android und Open-Source-Integration für produktiv eingesetzte Plattformen vernetzter Geräte.
Von Hyperion dokumentierte Forschungsreferenzen
Von Hyperion verfasst und dokumentiert, um die Methode prüfbar zu machen — keine externen Kunden-Deployments.
- Eigene KI-Projekte, darunter Auralink
Externe Referenzen
Veröffentlichte Drittanalysen — zitiert, keine Hyperion-Messung.
- Die Mehrheit der KI-Pilotprojekte kommt nicht bis zur Produktion
Jedes Mandat wird direkt von Mohammed Cherifi geleitet. Für klar abgegrenzte Arbeiten können spezialisierte Partner hinzugezogen und offengelegt werden; Hyperion ist keine Personalvermittlung und kein Engineering-Delivery-Team.
Wie wir unsere Arbeit beschreiben
Jede auf dieser Website genannte Organisation fällt in eine von fünf Klassen. Die Klasse wird überall dort angegeben, wo der Name erscheint, damit niemand die Beziehung erraten muss.
- Verifizierter öffentlicher Kunde
- Eine Kundenbeziehung, die Hyperion öffentlich nennen darf: das Mandat ist dokumentiert und der maßgebliche Vertrag enthält keine Referenzbeschränkung. Beschrieben als Mandat und Rolle — niemals als Ergebnis. Liegt eine schriftliche Genehmigung vor, wird sie im Evidenzregister vermerkt.
- Verifizierter vertraulicher Kunde
- Ein reales Mandat, das nicht genannt werden darf. Wenn überhaupt, nur abstrakt beschrieben.
- Partner oder Subunternehmer
- Arbeit, die mit oder über Dritte erbracht wurde. Nie als Hyperion-Kunde dargestellt.
- Interessent oder Lead
- Ein Gespräch, ein Angebot oder ein Zielkunde. Nie als erbrachte Leistung dargestellt.
- Berufserfahrung des Gründers
- Organisationen, für die Mohammed als Angestellter tätig war. Keine Hyperion-Kunden; ihre Marken sind entsprechend gekennzeichnet.
Kein Kunde wird auf dieser Website genannt, sofern das Mandat nicht dokumentiert ist und der maßgebliche Vertrag eine Referenz nicht uneingeschränkt zulässt. Die Darstellung eines Logos wird als eigenständige Frage behandelt und ist durch keine der obigen Klassen impliziert.
Beziehungen, präzise bezeichnet
Karriereherkunft, von Hyperion dokumentierte Forschung und Ingenieursarbeit sowie die öffentliche Methode werden getrennt gezeigt.
KI-Botschafter der französischen Regierung für die Industrie — Initiative Osez l’IA
Key Advisor bei Berkeley SkyDeck (ehrenamtlich, seit Oktober 2022)
FranceNum Activateur
Vorstandsmitglied von La French Tech Athens
Ebenfalls von Hyperion gebaut
Weitere von Hyperion gebaute Systeme
Eine einfache Liste, getrennt vom klassifizierten Register oben. Jede Zeile nennt den Stand des Systems. Keines ist Kundenevidenz, und keine Anbieterpartnerschaft ist impliziert.
Auf der Ventures-Seite beschrieben
Weitere Systeme
Auralink OS
Ein vorgeschlagenes offenes Betriebssystem für Physical-AI- und Industrial-AI-Maschinen, in dem KI vorschlägt und eine kleine deterministische Instanz auf der Maschine entscheidet.
Entwurfsphase; nichts ist bewertet oder zertifiziert.
Hyperion Physical AI Workbench
Ein Local-first-Werkzeug, das Edge-Hosts profiliert, Modelle katalogisiert, Laufzeitumgebungen auswählt und beratende Physical-AI-Workloads bereitstellt und zurückrollt.
Local-first-Prototyp; kein Echtzeit- oder Sicherheitscontroller.
Hyperion Data Factory
Eine vorgeschlagene Local-first-Datenfabrik für Physical AI und Industrial AI: physische Szenarien, simulierte Sensoren, injizierte Fehler und nachvollziehbare Datensätze.
Forschung und Entwurf; noch ist kein Generator implementiert.
GUIDE
Hilft Physical-AI- und Industrial-AI-Organisationen in der EU, ihre nächste KI-Transformationsentscheidung einzuordnen: was zu entscheiden ist, welche Evidenz fehlt und wer sie prüfen sollte.
Prototyp in nicht öffentlicher Entwicklung; nicht live.
Pharodos
Ein zuerst für Griechisch entwickeltes Diagnosewerkzeug, das den selbst angegebenen Bedarf eines Kleinunternehmens in einen erklärten nächsten Schritt, einfachere Alternativen und einen siebentägigen Beobachtungsplan übersetzt.
Prototyp; nicht gestartet.
Ereisma
Ein griechischer Rechtsassistenz-Prototyp für Gesetzesrecherche, Zitate und Entwurfsvorlagen, ausschließlich mit synthetischen Daten gebaut und getestet.
Prototyp; erzeugte Dokumente erfordern anwaltliche Prüfung; es wird keine Genauigkeitsaussage gemacht.
Reachy-Mini-Sprachbrücke
Sprache hinein; gesprochene Antworten und ausdrucksstarke Kopf- und Antennenbewegungen heraus, für den Desktop-Roboter Reachy Mini.
Prototyp; die Validierung am Roboter steht aus. Reachy Mini ist ein Produkt von Pollen Robotics; keine Partnerschaft ist impliziert.
Open-Weight-Skills-Marketplace
Agent-Skills, ein SDK und ein MCP-Server, die auf lokal oder über eine API bereitgestellten Open-Weight-Modellen laufen.
Prototyp.
Marketplace öffnenHyperion Engineering System
Wie Hyperion baut: Mehrere KI-Modelle entwerfen und hinterfragen gegenseitig ihre Arbeit, während deterministische Tests, Linter und Review-Gates die letzte Entscheidung und die Evidenzaufzeichnungen behalten.
Interne Praxis.
Messen Sie es an Ihrem Produkt
Der schnellste Weg, dieses Urteil zu bewerten: Legen Sie ihm eine Ihrer eigenen Produktentscheidungen vor.