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Recherche

L’outil divise automatiquement les données d’entraînement et de test pour optimiser l’évaluation de l’IA.

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Un nouvel outil, « DataSail », a été développé par des bioinformaticiens de l’Université Friedrich-Alexander d’Erlangen-Nürnberg et de l’Institut Helmholtz.

Son objectif est d’améliorer l’évaluation des performances des modèles d’intelligence artificielle (IA) en tranchant automatiquement les ensembles de données de formation et de test.

Cette séparation permet de garantir que les données de test sont significativement différentes des données de formation, ce qui est essentiel pour évaluer la capacité des modèles à gérer de nouvelles données.

L’outil « DataSail » se démarque par sa capacité à traiter des données d’interaction multidimensionnelles, cruciales dans des domaines comme la recherche pharmaceutique.

Il permet également une séparation équitable des données en tenant compte des caractéristiques démographiques, comme le sexe, afin de garantir des résultats réalistes.

À l’avenir, les chercheurs prévoient d’améliorer encore cet outil pour réduire le temps d’exécution des algorithmes et optimiser la préparation des données pour des applications pratiques diverses.

Entreprise

OpenAI exagère-t-il les capacités de son nouvel agent, ChatGPT ?

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OpenAI a récemment classé son agent ChatGPT comme à haut risque, indiquant qu’il pourrait être détourné pour fabriquer des substances biologiques ou chimiques dangereuses.

Cette alerte soulève des questions quant à l’évolution de la puissance et de l’autonomie des agents d’intelligence artificielle, fouettant la spéculation sur la pertinence de cette mise en garde à l’approche du lancement de GPT-5.

ChatGPT, un agent capable d’effectuer des tâches variées allant de la gestion de calendrier à la recherche compétitive, intègre plusieurs outils d’OpenAI pour naviguer sur Internet, exécuter du code et analyser des données, tout en maintenant la supervision de l’utilisateur.

Les capacités de ChatGPT ont été testées, révélant qu’il excelle dans la résolution de problèmes complexes, surpassant même les précédents modèles d’IA.

Toutefois, des experts soulignent que son autonomie pose des risques accrus pour la sécurité et la vie privée en raison de l’accès aux informations sensibles.

L’utilisation des agents d’IA par les entreprises connaît une expansion rapide, mais des défis subsistent, notamment le besoin d’une supervision humaine constante pour éviter les abus.

Les entreprises doivent adopter une approche responsable en intégrant des mesures de sécurité tout en reconnaissant les limites de l’intelligence artificielle.

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Outils

Parlez-vous comme un chatbot ? Une étude révèle que les humains adoptent le langage des chatbots.

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L’intelligence artificielle influence non seulement les technologies, mais aussi le langage humain.

Une étude de l’Institut Max Planck examine comment, depuis l’apparition de ChatGPT fin 2022, les modèles linguistiques des utilisateurs évoluent.

En analysant 360 000 vidéos YouTube et 770 000 podcasts, les chercheurs ont constaté une augmentation de l’utilisation de certains mots et expressions habituellement associés aux chatbots.

Parmi ces changements linguistiques, le mot « delve » a été identifié comme un indicateur clé de cette transformation.

Ce phénomène suggère une interaction réciproque où l’IA façonne le discours humain, incitant les individus à adopter des structures plus polies et émotionnellement neutres.

Bien que l’efficacité des outils IA soit indéniable, certains experts soulignent les risques d’une perte de diversité linguistique et d’authenticité dans la communication.

Selon eux, cette tendance pourrait diminuer l’expression personnelle, remplaçant les pensées humaines par des formulations inspirées par des algorithmes.

La recherche, actuellement en préimpression sur ArXIV, souligne la nécessité d’étudier les implications à long terme de ces changements.

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Recherche

Les chercheurs établissent le plus vaste réseau de guides d’ondes à spin.

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Des chercheurs des universités de Münster et Heidelberg, dirigés par le professeur Rudolf Bratschitsch, ont mis au point une méthode novatrice pour créer des guides d’ondes de spin, permettant aux ondes de spin de voyager plus loin et avec un contrôle précis sur leur comportement.

Cette avancée a abouti à la construction du plus grand réseau de guides d’onde de spin à ce jour, constitué de 198 nœuds.

Les résultats, publiés dans la revue Nature Materials, illustrent le potentiel de cette technologie pour répondre aux exigences croissantes de l’intelligence artificielle en matière d’efficacité énergétique.

Le spin électronique, qui influence les propriétés magnétiques des matériaux, peut générer des ondes de spin lorsque des courants alternatifs agissent sur ces matériaux.

Malgré son utilisation pour des composants individuels, le défi résidait dans l’atténuation des ondes de spin dans des guides trop fins.

En utilisant du grenat de fer yttrium (YIG), un matériau à basse atténuation, l’équipe a réussi à surmonter ces obstacles en réalisant des structures complexes et de haute qualité.

Ce projet a été soutenu par la Fondation allemande de recherche dans le cadre du Collaborative Research Center 1459.

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