OpenAI: La fin de Google et de l'enseignement traditionnel ?

[Clad]

Manipulateur de bits
J'ai vu ce matin Timothée Lacroix en conf (mistral AI), c'était fun

Mais ce qui m'a vraiment impressionné ce sont les architectures de Cerebras o_O
 

raspberry

3,14159265358979


Il a pas pensé ou demandé à chatGPT comment allait se passer le recrutement :eek:
Va-t'on assister à une réduction de l'intelligence/savoir faire général ?

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Vive les technocrates :confused:

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Dernière édition:

raspberry

3,14159265358979
OK Skynet ! (provenant d'Anthropic)
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DoWer37

Elite
C'est vraiment intéressant, mais sachez que certains chercheurs dans le domaine de la neuroscience, pensent que notre cerveau est justement une "machine à statistique".

Il y a probablement d'autres mécanismes qui pourraient peut-être permettre d'éviter d'halluciner. Une "sortie" mieux/plus controlée.
 

freedumz

Chasseur de castors
L'intégration des mcp avec des outils comme power bi services, c'est juste fou
Je suis sur qu'il y a moyen de faire du sale avec du SAP
 

raspberry

3,14159265358979

Avec 100 million à la signature de contrat, ça motive les gens à aller chez Meta..
 

freedumz

Chasseur de castors
je suis vraiment curieux de voir ce que va nous amener gpt5
Je vois mal open AI mettre une branlée à la concurrence, mais wait and see:D
 

YogiBear

Jean Michel Ersatz
1er
OP
Anewone

Anewone

Elite
C'est vraiment intéressant, mais sachez que certains chercheurs dans le domaine de la neuroscience, pensent que notre cerveau est justement une "machine à statistique".
Mon expérience m'a démontré le contraire donc je partage pas leur opinion. Un heuristique, les domaines de recherche qui ressentent le besoin d’ajouter le mot "sciences" à leur nom sont souvent ceux qui en sont les plus éloignés.
 

Liandoran

Redeemer and Destroyer
On dirait le vieux conflit entre Sheldon et Amy dans Big Bang Theory :D
 

DoWer37

Elite
Je comprends le scepticisme vis-à-vis de certaines théories, mais les neurosciences ont quand même fourni des modèles quantitatifs (predictive coding, free-energy, etc.) qui expliquent pas mal de données expérimentales.

Le lien que tu partages sur la neurosymbolic AI va dans le même sens: c'est justement en hybridant l'approche statistique (très "cerveau-like") avec des contraintes symboliques qu'on espère réduire les hallucinations.

Donc, même si " le cerveau = machine à stats " est un raccourci, les mécanismes de feedback sensorimoteur et de méta-cognition donnent des pistes concrètes pour faire évoluer les LLM au-delà du simple "autocomplete géant". Les neurosciences ne règlent pas tout, mais elles inspirent déjà des solutions techniques. :)

PS: Je réagissais au fait qu'effectivement, grossir les LLM n'est pas la solution. Je suis également convaincu que la neuroscience nous aidera pour faire de meilleur modèle comme l'IA nous aidera à mieux comprendre ce qu'on a dans le crâne. Après je ne connais pas tout non plus. :p
 
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