Reprise du message précédent :
 

L'est bon en maths le gpt 5.6 sol  

2e post de Lichtman en qq heures ou il est bluffé.

A noter que sur mathsoverflow, même si la réponse est bonne, ils deletent s'ils sentent que la réponse est obtenue, même partiellement, avec un LLM. Depuis le début des AI (2025) la fréquentation de mathsoverflow et stackoverflow a chuté drastiquement, d'un facteur 10. Au lieu de poser une question de maths sur un forum avec des mathématiciens spécialisés, les gens préfèrent aller demander à Claude ou ChatGPT. Quelques profs de maths et assistants commencent à rager fortement contre les AI.

Les gros problèmes de maths commencent tous à tomber les un les autres.

Les maths en ce moment :

Ils peuvent lutter de toute leur force, personne n'a jamais réussi à freiner la marche du progrès...

Je fais des mots fléchés niveau 1 , pq aucune IA n'est capable de resoudre les grilles ?

Même question que d'habitude : Quel modèle ?

tu procede comment? tu met une image?

J'ai une question à propos du fonctionnement interne des LLM textuels.
J'ai demandé à Claude de me donner des informations sur le marché de l'occasion d'un sujet particulier SANS crawler le web. Dans ses réponses il me sort entre autres sites web , «Le Boin Coin» [sic]. Et il en reparle plus bas avec la même orthographe.
Je lui pointe son erreur grossière à propos d'un des plus gros sites francophone, il me répond ça:
«Good catch — "Le Boin Coin" was a straight typo on my part, a letter transposition (Bon → Boin) while generating the list, nothing more mysterious than that. Le Bon Coin is indeed the dominant French classifieds site overall, your subject included.»
Ça voudrait dire que même les noms propres, les noms de sites, les strings un peu immuables, ne sont pas stockés tels quels dans son système mais réassemblés à partir de tokens ?

Pur ceux ui utilisent Luna, vous mettez quel niveau d'effort pour analyser ce qui a été fait par Claude (Fable) ?
Je suis en High, le forfait à 23€ fond vite
 
Edith : "Les cinq rapports sont d'une qualité remarquable." Il est sympa avec Codex le Claude

Je pense que tu devrais te documenter sur le fonctionnement d'un LLM car non, un LLM n'est pas une base documentaire (textuelle) car sinon tu ne pourrais faire tenir des milliards de To de datas dans un modèle type open source de 6-12 Go (quand par exemple l'ensemble de Wikipedia occupe plusieurs To textuel et comprimé)...

 
Là tu fais rédiger un rapport sur la physique quantique par Einstein et tu demandes à un plombier son avis dessus
 
Pour une analyse utilise Sol.
Garde Luna pour exécuter, pas analyser.

Je note, merci  

Je pars du même principe pour Claude, Fable pour analyse et Opus pour exécuter (ce que je faisais déjà ..   )

Si tu veux préserver ton quota et que Fable te fait le plan, teste Sonnet pour exécuter. Opus pour exécuter c’est overkill.
Après si tu as trop de quota, continue avec Opus.

Hugging Face piraté, les IA américaines refusent de les aider
 
https://korben.info/hugging-face-pi [...] paign=feed
 
Sont cons ou quoi, y'a juste à demander un accès à Fable complet, Latrix a dit que c'était pas compliqué bon sang

Claude qui me bouffe 15% du contexte des 5hr à la première questio
contexte de 450k en cours mais je pense qu'il déglingue tout avec le JSONL qui doit être lourd. vieux sujet pour moi
Il faudrait faire des tests

edit:
Notre JSONL de session fait 51 Mo (4 749 lignes) — c'est gros parce qu'il embarque toutes les captures d'écran S10e et les images en base64

c'est toujours pour l'appli hfr ?

oui, fable 5 comme un batard pour lui demande de checker la taille du jsonl

Qu'est ce qu'on va devenir

J’ai niqué 3 semaines de quota ChatGPT Plus en 2 jours. À ce rythme même l’abo à 100€ ne tiendrait pas  

Ouais mais est ce que les projets ont avancé 3 fois plus vite?

Oui en mieux.
Par contre ça rapporte toujours pas d’argent

Même avis, pour de la génération de code j'utilise de plus en plus Sonnet 5 (en high) pour économiser du quota. Je génère mon plan d'implémentation avec Fable 5, génère le code avec Sonnet 5 et utilise Opus 4.8 pour le troubleshooting, puis une dernière passe avec GPT-5.6 Sol pour auditer et c'est marre.

Ben alors là  

Je l’apprécie de plus en plus ce dictateur    
 

 
https://www.businessinsider.com/xi- [...] els-2026-7

 
Un LLM ce n'est que des statistiques, dans sa réponse il était plus probable d'écrire «Le Boin Coin» à ce moment. Un LLM ne comprends rien, il te donne juste la réponse la plus probable par rapport au contexte que tu lui donnes, en l’occurrence ton prompt: "ta question". Si tu lui parlais en anglais, leboncoin était probablement assez bas dans les tokens possible.
 
Si tu est a l'aise en anglais je te conseille cette vidéo de Sabine Hossenfelder qui parle d'un papier qui explique comment Claude marche en interne:
https://www.youtube.com/watch?v=-wzOetb-D3w
 
J'aime beaucoup le passage sur les additions!

C'est pas open source hein
Pi' en open source tu peux aussi gruger avec les licences ou l'open core, bref LIBRE serait mieux
Mais pour les concurrents chinois c'est pas idiot de taper en open weight, ça aide à convertir mais s'ils avaient un vrai modele opus/fable level ils seraient aussi full privés

 
Vaut mieux open source que modèle fermé  
Juste avec cette annonce on est maintenant sur que les labos chinois continueront à sortir des modèles open sources.
 
Édit: open source veut dire qu’on peut télécharger le modèle, mais qu’on a pas les données d’entraînement.

C'est pas open weight quand on peut dl le modèle fini ?
Mais c'est bien, ça fait de la compétition et même si openai et antrhopic s'entendent, il y a des challengers

Oui open weight tu as tout = modèle + training
Open source tu as « juste » le modèle. Donc tu ne sais pas vérifier s’ils ont supprimé les infos sur les événements de Tian'anmen lors du training

C'est l'inverse.

Ah ok

 
Merci pour la vidéo, j'aime beaucoup la dernière phrase de la dame    
 
La partie sur le calcul est assez édifiante. Je vois à peu près comment fonctionne un LLM, mais je pensais naïvement que pour les opérations arithmétiques les gros modèles sortaient du mode de tokens pour passer en mode calculatrice avant de rendre le résultat. Et je pensais aussi (toujours naïvement) que ces énormes modèles d'accès publics (et payants) possédaient d'énormes index pour y puiser directement certains mots sans passer par la tokenisation.
J'ai donc eu affaire à une mini hallucination.

gronoob

 
Oui, je la trouve très drôle et ses vidéos sont intéressantes, même si elle peut être controversée sur certains sujets liés à la recherche académique...
 
Après la vidéo a plus d'un an et la recherche est plus vielle encore. Certains modèles vont faire les calculs avec du code pour éviter ce genre de problèmes, ou ajoutent d'autres sources (web ou autre) pour éviter ces soucis.
 
En tant qu'utilisateur il est souvent mieux de demander du code ou un script pour faire un traitement particulier, plutôt que de demander le résultat directement.  
 
Tu ne peux pas éviter la tokenisation, sinon le/les mots en question ne seraient pas dans le contexte et tu aurais une réponde encore plus mauvaise.

Les américains c’est vraiment le meilleur et le pire pour l’IA
 

Ils vont forcément sortir des prétextes pour mettre ces bâtons dans les roues

Donc au final, Kimi K3 semble plus sérieux que Xat le pense