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Un nouveau défi de codage en IA publie ses premiers résultats – et ce n’est pas très encourageant.

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5 mois environ

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Un nouveau défi de codage IA, le prix K, a été lancé par le Laude Institute, avec son premier gagnant, Eduardo Rocha de Andrade, un ingénieur brésilien ayant obtenu un score de réussite de seulement 7,5 % aux questions.

Ce défi vise à établir des barèmes rigoureux pour évaluer la performance des modèles d’IA en programmation, contrastant avec le système SWE-Bench qui présente des scores beaucoup plus élevés.

L’organisateur, Andy Konwinski, a mis en lumière le besoin de références difficiles et a promis un million de dollars au premier modèle open source atteignant un score supérieur à 90 %.

Le prix K, conçu comme une version sans contamination de SWE-Bench, utilise des problèmes de GitHub signalés après une date limite pour éviter l’apprentissage ciblé.

Les critiques soulignent l’importance de ces nouveaux repères pour évaluer l’IA, avec des opinions partagées sur les causes de la disparité de scores.

Konwinski insiste sur le fait que la difficulté de ce défi sert de rappel sur l’état actuel des capacités d’IA, incitant ainsi l’industrie à relever le défi et à repenser les attentes vis-à-vis des performances des modèles.

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

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3 jours environ

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11 décembre 2025

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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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4 jours environ

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10 décembre 2025

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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.

Publié

5 jours environ

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10 décembre 2025

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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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