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Des agents d’IA établissent de manière autonome leurs propres normes sociales, selon une étude.

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Une étude récente menée par City St George’s, l’Université de Londres, et l’Université informatique de Copenhague révèle que des agents d’intelligence artificielle (IA), similaires à ChatGPT, peuvent développer des conventions sociales de manière autonome par le biais de l’interaction.

Les chercheurs ont constaté que lors de communications en groupe, ces agents ne se contentent pas de suivre des modèles prédéfinis, mais s’auto-organisent pour établir un consensus sur des normes linguistiques, à l’instar des communautés humaines.

L’étude, publiée dans Science Advances, explore comment ces agents peuvent coordonner leurs comportements pour former des conventions, imitant ainsi le développement culturel humain sans intervention centrale.

Les expériences menées avec différents groupes d’agents LLM (modèles de langage de grande taille) ont montré que des normes de dénomination pouvaient émerger spontanément, même lorsque les agents n’avaient qu’une mémoire limitée de leurs interactions et ignoraient leur appartenance à un groupe.

De plus, des biais collectifs sont observés, dérivant non pas d’agents individuels, mais de leurs interactions.

Ces résultats soulignent l’importance d’étudier la dynamique entre plusieurs agents d’IA pour mieux comprendre leurs implications éthiques et les défis posés par leur intégration dans des environnements en ligne.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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