Reprise du message précédent :

Il y a déjà énormément de choses 'automatisées' dans la création de films.  
Les IA vont clairement être un plus pour les studios qui réussiront à les intégrer dans leurs pipelines existants mais c'est un sujet que les 'gros' abordent avec circonspection pour le moment.
 
Après ca permettra l'émergence d'un 'cinéma indépendant' ou une personne seule peut réussir à ficeller un long métrage dans son coin (je fais un parallèle avec l'industrie du jeu vidéos ou la notion d'indépendant n'est pas la meme qu'au cinéma actuellement). Ce qui n'empechera pas les AAA cinématographique de toujours exister.

Le grève des acteurs du cinéma aux US était largement lié a la potentielle  utilisation de l'IA, je sais pas ce que contient l'accord mais j'imagine que ça doit limiter son utilisation.
 
Pour le budget des films US, c'est devenu n'importe quoi, tous les blockbuster sont a 90% en CGI ce qui donne des budget délirants et des films bien nuls d'ailleurs, si les 10% qui restent sont faits grace a l'IA ça va pas améliorer la qualité.
 
Je te rejoins ese-aSH, si ça permet a un indé de sortir un film complet, on aura de bonnes surprises, mais c'est pas pour tout de suite, le film dans la bande annonce donne pas très envie.

 
ça m'aurait interressé pour les pdf , mais en fait c'est pas encore sorti, (sur chatgpt il semble que si ) , le coté données qui reste a la maison me semble un gros plus question confidencialité ..  je vais attendre 6 mois le truc aura muri
 
(et je sais pas comment scanner sans trop abimé certain vieux livre introuvable va falloir bien prendre son temps )
 
la je doit etre sur de l'i5 2500 , un peu court , j'hesitais a acheté un proco + puissant ,mais ça va attendre du coup

Ne ratez pas ce GPT custom : Génération d'articles longs et de qualité
Johan : Solutions Digitales
https://www.youtube.com/watch?v=yWug4HR2moc

Ça serait cool de faire un forum ou on entraîne gpt sur ses propres écrit pour ne discuter qu'avec des gens d'accord avec nous

Drap

J'en peux plus des articles ChatGPT avec cette rédaction robotique qui ne peut pas s'empêcher de mettre des tirets de partout avec des paragraphes peu développés. Son GPT ne change rien à l'affaire.

C'est la je-sais-combien-ème vidéo d'un youtubeur qui pense avoir réinventé l'eau chaude que je visionne. J'ai l'impression que le contenu lié à l'IA est, au mieux, du blabla assez pauvre, au pire, des tips de parasitage pour créer du contenu vide qui va parasiter les résultats de recherche sur le net.

Quel que soit le domaine, quand un mec t'explique comment gagner de l'argent en utilisant un truc (outil/méthode/techno) c'est qu'il n'as lui même pas réussi à trouver de moyens de rentabilité avec

Clairement.

Dommage, il y a pas mal de choses à faire et à apprendre avec l'IA mais on est inondé de mauvais contenus pour faire du fric avec, masquant potentiellement les bons contenus pédagogues. Après peut-être que je cherche mal mais globalement, le net est totalement pollué depuis la sortie de GPT3.5/GPT4.

Le problème, c'est le "youtube game", les gens veulent créer des communautés pour monétiser, pas éduquer ou informer.
 
Faut pas leur jeter la pierre pour autant, c'est un métier comme un autre.

Drap  

 
En même temps une chaîne française qui s'appelle "Solutions Digitales" ne peut pas être prise au sérieux

Disons que c'est pas le pire , semble reactif à l'information et il a une diction correcte (quoique un peu lente youtube 1.25/x1.5 ,me va )

Drap

Ca commence à être chaud l'IA    
 
https://arstechnica.com/ai/2024/01/ [...] -geometry/

Les outils en tant que tels il faut apprendre a s'en servir de la même facon que savoir faire une recherche google ou un tableau excel est une compétence intéressante. C'est à toi de faire la part des choses sur les promesses que te font les influenceurs, mais fondamentalement tu peux avoir quelquechose a tirer de leur contenu malgré tout.
 
Après croire que tu vas construire un truc basé sur les IA génératives tout seul dans ton qui va révolutionner le monde c'est illusoire mais les grosses boites de soft sont en train intégrer des solutions / fonctionnalités basées là dessus et ca va clairement faire partie de l'horizon numérique du futur (et ceux qui sauront taper un prompt auront un avantage sur les autres )

 
"High Schoolers" c'est lycéens, de plus:

 
Donc c'est bien, mais le titre est trompeur, 25% de questions enlevées, 25/30 de bon, ya des chances que les questions les plus difficiles (pour une IA) fassent partie des questions enlevées/ratées...

Tu dois pas avoir 1% de lycéens en spé math qui font 10/25 aux olympiades de math

Je suis d'accord. Perso j'en apprends plus sur les IA grands publics en les questionnant dans mon coin qu'en écoutant Julien Profession Business sur YouTube haha.

Hâte de voir l'intégration dans les soft grands publics pour éviter de faire des a/r entre les onglets et fenêtres.

Dernière de Science Étonnante : LENIA : Une nouvelle forme de vie mathématique  https://www.youtube.com/watch?v=PlzV4aJ7iMI

 
Le classement/ménage des emails  

Mistral 7B (Q4_K_M) on a Pi 5 (in realtime)  
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA [...] _realtime/
 

 
"This PI5 runs faster than my core i7 7770k."    
 
 

Les olympiades mathématiques c'est très compliqué.
C'est pas du tout du niveau d'un lycéen classique.

On nous en donnait parfois en prépa, et ça n'avait parfois pas grand chose à envier à un oral de l'X ou de Ulm.

Par exemple, le premier problème de celui de l'an passé.
Tu donnes ça à un lycéen moyen, aucune chance qu'il sache juste comment aborder la question et même il ne l'a comprend très probablement pas :

Merci pour la précision! Mais est-ce qu'on peut trouver la solution sur internet ou dans un livre/cours? Comment savoir si Deepmind a "compris" le problème ou juste trouver la solution dans sa base?

Oui, les solutions sont probablement sur internet.

Pour savoir si Deepmind a compris le problème, il faut déjà voir comment est-ce qu'ils ont entraîné le modèle.

Je n'ai pas creusé , mais est-ce que ce n'est pas un apprentissage par renforcement, dans lequel on a juste entré les définitions et les axiomes et DeepMind en a déduit les théorèmes tout seul ?
C'est par exemple ce qu'ils avaient fait pour les échecs, le jeu de go ou StarCraft. DeepMind n'avait jamais vu une partie non jouée par lui-même.

Si vous lisez l'article, il faut aussi que l'algo produise des démonstrations "vérifiables".
En général les algos d'IA produisent des résultats mais on ne sait pas vraiment comment ils y sont arrivés.
Donc là ils ont mixé un moteur de calcul symbolique capable de manipuler logiquement et de manière explicable les objets mathématiques avec une IA capable "d'innovation".
L'article indique que la résolution de problème mathématique nécessite souvent l'ajout de points / droites / cercles qui n'étaient pas dans l'énoncé du problème. L'IA sert ici à ajouter des points auxiliaires et ensuite le moteur essaie d'exploiter cela pour trouver une solution.
 
Pour ce qui est de l'entraînement:
"In total, DeepMind generated 100 million synthetic geometry proofs, including almost 10 million that required introducing “auxiliary points” as part of the solution. During the training process, DeepMind placed extra emphasis on examples involving auxiliary points to encourage the model to take these more creative steps when solving real problems."

Si vous voulez jouer avec des LLMs en local,
https://lmstudio.ai/ est pas mal du tout

 
En effet, il y a la démonstration, comme toujours en math, donner le bon résultat ne suffit pas, il faut l'expliquer. Mais il serait intéressant de savoir si le training set a contenu les solutions pendant son training ou si elle a du vraiment "comprendre" et inventer la démonstration. Idéalement il faudrait un problème que personne n'a jamais documenté avant, mais c'est pas facile et il faudrait qu'il soit possible a résoudre aussi.
 
Le plus intéressant serait de voir les réponses fausses, est-ce que c'est juste "j'y arrive pas", ou le gloubiboulga habituel quand une IA pipote. Si c'est le premier cas, c'est mieux. Limite ce qui serait bien, serait des problèmes impossible a résoudre et que l'IA dit pourquoi elle n'y arrive pas.

L'IA vient de franchir un nouveau cap -- Underscore
https://www.youtube.com/watch?v=aIvfsnHKqYk

vu l'avenir de l'enseignement des math faut espérer avoir une IA potable assez vite

 
C'est quoi? C'est très putaclic comme titre....

C'est un projet d’entraînement d'IA à requeter via les interfaces utilisateurs plutôt que par API, par reconnaissance d'image vu les progrès de cette dernière techno.
Avec pour but d'obtenir quelque chose d'aussi versatile que le LLM pour le langage mais sur des interfaces (large interface model).

Intéressant, merci pour le résumé

Si tu parlent de types qui te vendent un business model complet clé en main, c'est probable, surtout si c'est présenté comme étant facile.

Sinon je pense qu'on a tous des exemples de technos qu'on utilise et qui nous permettent de gagner de l'argent, pour lesquels j'ai aucun doute que ceux qui font des tutos dessus gagnent aussi de l'argent avec

 
Je suis de plus en plus d'accord avec ça perso:
 

Actualités IA : Les grosses news + les nouveautés IA locales Pinokio
Johan : Solutions Di
https://www.youtube.com/watch?v=hp_fMpUml9Y

les p'tites videos google lumiere ,ça me plait bien ...

 
ça veut dire quoi exactement human-level intelligence d'ailleurs ?

Une AGI

Qui veut dire ?

Dans la pratique, on parle d'une IA multimodale créative ++ ou d'un répliquant à qui l'on peut faire croire qu'elle s'appelle Rachel ?

Artificial general intelligence.

En gros, une IA qui est capable de penser par elle-même, de mener des raisonnements complexes, de prendre des initiatives, etc...
Bref, qui a des capacités cognitives similaires à celle d'un humain.

Si ses capacités cognitives sont similaires, ça sert à quoi ?
Ou alors tu prends l'hypothèse qu'on y arriverait sur un medium qui pourrait être "overclocké" à la façon d'un CPU, une fois l'apprentissage terminé. Mais j'ai des doutes, peut-être bien que la structure des neurones biologiques est déjà optimale à ce niveau-là.
En bref je me demande si on peut vraiment arriver à du human-like avec autre-chose qu'un humain ou quelque-chose qui y ressemble très fortement, avec donc les mêmes limitations (dont, au passage, un temps d'apprentissage qui se compte en années)