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Sam Altman discute du déploiement « chaotique » de GPT-5, évoquant 4O et le « crime de graphique »

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4 mois environ

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Lors d’un AMA sur Reddit, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, et l’équipe de GPT-5 ont répondu à diverses questions concernant le nouveau modèle, tout en faisant face à des critiques sur son fonctionnement comparé à celui de GPT-4O.

Les utilisateurs ont exprimé des préoccupations sur la performance de GPT-5, que Altman a attribuées à un dysfonctionnement du routeur en temps réel lors de son déploiement.

Il a promis des améliorations et a affirmé que le modèle serait plus performant à partir de ce jour-là.

Les participants à l’AMA ont également évoqué un incident embarrassant lié à un graphique présenté lors de la lancement de GPT-5, devenu la cible de nombreuses moqueries.

Bien qu’Altman n’ait pas abordé ce point durant l’AMA, il avait précédemment qualifié la situation de « méga graphique Screwup ».

Il a assuré qu’OpenAI travaillerait sur les retours des utilisateurs pour stabiliser et améliorer le modèle, tout en envisageant de permettre à certains utilisateurs de revenir à GPT-4O.

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

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4 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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5 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.

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6 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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