Reprise du message précédent :
Pour rappel : keynote à 19h, n'oubliez pas votre popcorn et pizza
 
https://pbs.twimg.com/media/HTVDzr9 [...] name=small  
 
 
 
Et le lien pour suivre la conférence :  
 
https://openai.com/live/
 

Et le live pour la confirmation de la démonstration de RH, wEN ?

 
Quand j'ai mes reset et que je peux boucler les trucs qui me restent à boucler.

A propos quel est l'intéret des MCP quand il y a une API ?

Un MCP est une sorte d'API utilisable directement par les LLMs, non ? Avec la doc sur comment faire des appels d'intégrés (elle est passée par le contexte au modèle).
 
Une API est bien pour utiliser par un programme où ca été défini.
 
Sinon, il y a des MCP pour lancer des appels API, je crois. Mais il faut que le modèle comprenne quels paramètres passer pour l'API sans nécessairement avoir les infos/explications (ou alors il faut qu'il aille chercher à coté).
 
Si j'ai bien tout compris.

Le "ChatGPT + Work merging into one" m'inquiète un peu.
Il me semble que la partie Work bouffe les quota comme codex, alors que la partie Chat n'a pas vraiment de quota ? (En tout cas avec un Abo plus).

Le MCP permet de connecter l'IA a ton ordinateur directement, ou a des applications spécifiques. Admettons un cas d'usage pour illustration : tu veux effectuer un calcul sur des courbes elliptiques. Soit tu les exécutes dans le cloud (donc sur la VM de ChatGPT), soit tu peux les exécuter directement sur ton ordinateur. Dans certains cas, tu ne pourras pas installer sur la VM les outils spécifiques, ou bien les calculs demanderont énormément de puissance et de temps, tu te feras timeout sur le calcul par la VM. L'intérêt est alors de connecter l'IA a ton PC, elle lance le calcul en local, ça prendra bcp moins de temps qu'avec sa VM (qui est petite), les résultats restent en local également, donc tu t'affranchis d'à peu près toutes les restrictions qui sont imposées par la machine virtuelle dans le cloud ou via l'API.

Autre brèking niouz :

Je le prends un peu comme "je vous préviens y'a une douille qui va arriver alors j'essaie de faire passer la pilule"

 
Le MCP est prévu pour être exposé à "n'importe quel LLM" => les "méthodes" fonctionnent en "langage naturel" et s'exposent au contexte du LLM pour qu'il sache s'en servir.
Pour se servir d'une API quelconque le LLM doit se fader la doc, puis il doit avoir les outils nécessaires pour s'en servir, ce qui va 100% dépendre de son harness/l'environnement dans lequel tu t'en sers.
 
En pratique la plupart des MCP sont des "wrappers LLM" d'API.

 
 
du coup j'ai demandé à ChatGPT :

 

 
 
et l'abonnement à 100$ ?

+1, pour moi il faut voir le MCP comme une API pour LLM

 
Merci, donc quand MCP il y a c'est en général préférable que de passer par l'API...
 
Je posais la question car j'ai une appli pro dont le MCP ne sert qu'en lecture seule. Pour le connecter à Claude, je peux intervenir sur bien plus de paramètres via son API (mais oui il faut donner la doc d'API à manger)

Bof. Si tu as des workflows récurrents, mieux lui faire pondre un script qui utilise l'API, tu va cramer moins de token

 
Non mais le browser use osef.
C'est 10x plus lent (OP parlait d'un rappel dans son google calendar hein).
 
Et j'imagine qu'il fait ça à la volée depuis son tel.
 
Si t'aimes bien le contrôle donné à une IA, prends chatgpt avec openclaw pour essayer, c'est formateur

Nan mais je suis d'accord, hein Je répondais par rapport au fait qu'il pensait que ChatGPT était ultra-limité par rapport aux machins de chez Google Alors que la seule limite c'est ton imagination (et l'usage ).

Le souci des MCP était que toute la doc est chargée dans le contexte du LLM non?
Et donc plein de MCP connectés sans utilité avec le projet en cours ça bouffait des « tokens pour rien » ?

Le message de Tibo dans la nuit, donne pas super confiance...

Totalement    
 
Si c'est pour ton usage récurrent, optimiser les infos dont ton modèle a seulement besoin a un sens, et c'est alors mieux.
La doc d'un MCP, y'a "tout ce qu'il peut falloir" pour que n'importe quel LLM puisse utiliser toutes les fonctionalités de l'outil avec tous les paramètres de détaillés. Ca gonfle effectivement le contexte.

 
Oui ça peut être un problème, un peu comme les skills, les tools et cie, ce qui est exposé par défaut pour "l'auto-découverte" par le LLM peut être plus ou moins "gros".  
Mais bon ça devient une question de config (chargement du mcp uniquement à la demande explicite via une commande, un mot clef, agent dédié qui est le seul à charger le mcp, etc etc ).

 
Ah je ne savais pas !

très con de faire ça avant l'IPO, je vais rebasculer sur Claude avec ça, déjà que j'y pensais sérieusement..

J'attends de voir ce qui est annoncé ce soir mais sauf un truc de ouf
Ca va être la même

S’ils font ça…
 

C’est 2027 minimum l’IPO non ?
D’ici là on au ChatGPT 11  

Tu as vérifié la page?
Ce gars fait des bons leaks?
Ce serait juste pour le chat...

Pour le chat???? On est déjà en illimité pour l’usage de SOL dans le chat.
Je suis déception la  

Ça rejoint ce que disait Saint Tibo dans son dernier tweet : « I'm surprised we've kept it all under wraps. »

Espérons parce que le doigt est sur le bouton de résiliation

Les gens qui switchent régulièrement entre GPT et Claude, ça se fait sans douleur ?

Avec un vault obsidian qui contient tout, on passe d'un modèle à l'autre sans souci ? Suffit juste de le brancher au vault ?

Je n'utilise que Claude code jusqu'à maintenant
(et pas de MCP)

Avec GitHub et de la doc à jour ça se fait sans souci  

Enfin j'utilise Claude code mais comme agent. Je code très peu
Un gîthub quand même pour quelques trucs et git en local pour le travail perso

Tant qu’ils divisent à peu près par deux le prix des modèles actuels en même temps qu’ils divisent par deux la "valeur API" du Pro, ça peut rester neutre en pratique : on garde en gros le même rapport qualité/prix.

Mais si demain ils sortent un nouveau modèle meilleur et plus cher (ce qui semble probable d'après les rumeurs), le Pro à 200$ risque de devenir trop limité et il faudra basculer sur le forfait à 500$ pour l'utiliser.

200$ is the new 25$

 
Perso je vois ça comme ça : un LLM manipule des représentations internes dans un espace latent de très grande dimension, et le prompt modifie les activations à partir desquelles il génère la suite. Si on se contente "d'encourager" le modèle à continuer, on reste dans le domaine de qu'il est statistiquement probablement de trouver dans les données d'entraînement. Par contre selon la manière dont on formule une demande, on "pousse" le modèle dans une direction dans un espace vectoriel qu'on aurait statistiquement moins de chances d'explorer. Donc le prompteur a un réel pouvoir de favoriser l'exploration de certaines pistes plutôt que d’autres : imposer un angle d'attaque, remettre en cause une hypothèse, partir d'un postulat inédit, etc.
Je répète souvent aux personnes que "je forme" que l'intention contenue dans leur prompt est plus importante que la formulation. Selon moi on peut obtenir des résultats biens meilleurs juste en activant quelques concepts dans un prompt. C'est comme ça à mon avis qu'on peut faire une découverte majeure avec un LLM, parce qu'on aura apporté une étincelle qui a lancé le LLM sur la bonne piste.

de quoi ?
 
pourquoi il faut payer plus cher alors que les IA coutent moins ? d'ailleurs a quand la réduction du cout de l'abonnement suite au gains en termes de couts?

Dans 30 ans, quand ils auront récupéré les centaines de milliards investis

De quoi quoi ?

J'ai supposé que le tweet de Tibo de cette nuit c'était celui là mais je me trompe peut-être https://x.com/thsottiaux/status/2104823812042940713

De ce que je comprends ils baissent les prix de l'API mais par conséquent ils baissent les quotas des abonnements. Donc pour le même prix on a la même quantité pour la même qualité. Par contre s'il sortent un nouveau modèle frontière il faudra repasser à la caisse. Ca ressemble à ce qui se fait absolument partout dans le marketing : la nouvelle bagnole (ou téléphone ou paire de godasse) à la mode coûte plus cher que la précédente pour pas grand chose de plus, mais tu payes pour avoir le dernier modèle sinon c'est la honte  

Ca semble honnête mais c'est risqué si la concurence joue pas leur jeu, ils faut vraiment qu'ils aient à proposer un truc unique pour convaincre les gens de payer (leur nouvel agent autonome).

edit: en fait la réponse à ta question c'est ma dernière phrase, ils vont certainement annoncer un truc que la concurrence n'est pas capable de fournir, en tout cas un certain temps, et il espère que la concurrence s'alignent sur leur modèle économique. Ce qui s'est déjà produit quand Sam Altman avait annoncé des abonnement à 100 ou 200$, personne ne voulait y croire.
Dans un mois Anthopic annonce un abo à 500$ avec un agent always on 10x mieux.

Tain Astra ca crame trop de carburant    
Et derrière je suis obligé de remanier le Texte avec un modèle plus faible pour que ce soit bien écrit    
 
C'est pas du tout le même usage les 2 c'est marrant

Entièrement d'accord. Y compris toutes les "associations d'idées" ou "cheminements", il ne va rester que sur ce qui est encodé dans ses poids par rapport à l'entrainement (c'est potentiellement inclus dans "l'espace vectoriel" que tu mentionnes). Tu pourrais naivement imaginer que le "thinking" va "réfléchir", mais il ne "réfléchira" (supposément) que de manières assez pré-déterminées.
 
Donc oui, lui injecter de nouvelles idées, concepts, ou contextes à inclure ou explorer, c'est le job du prompteur. Ainsi que corriger où il part éventuellement de travers, etc.
 
Après, même si on est d'accord sur les grandes lignes, que Allen ait THE idée afin de résoudre RH en ce sens, ca reste PRESQUE (=toi) IMPOSSIBLE (=moi)

 
 
Bein j'en suis pas si sûr justement. Les grandes découvertes de la science nous paraissent toutes connes aujourd'hui quand on connait la solution. C'est comme un tour de magie, une fois qu'on t'a expliqué le tour y'a plus de magie.

 
Ça reste difficile de vraiment comparer parce-que Mythos ne suit pas les mêmes guidelines que Opus et Sonnet. Mais je suis d'accord avec toi qu'ils ont vu que l'argument du danger ça servait à rien, et que maintenant on en entend plus parler.
 

 
Ça dépend, par exemple Atlassian. Je préfère scrapper tous les documents un par un de notre Confluence via l'API et avoir une copie locale que de passer par le MCP qui maintenant redirige sur Rovo (leur AI) et qui va me donner je ne sais trop quoi.
 
 

 
J'utilise les deux sans trop de problèmes, je suis généralement 90% du temps sur Claude. Il y a 1 mois GPT était vraiment mieux donc je faisais plus de choses dessus (et maintenant presque plus ).
J'avais eu du mal au début parce-que Claude avait une bonne mémoire du projet et GPT pas du tout. Mais maintenant je pense qu'ils ont une bonne compréhension et la seule différence c'est la qualité du model