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« Universal Guide évalue l’impact des modèles plus petits au sein de la même famille sur les LLM »

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Des chercheurs du MIT et du MIT-IBM Watson AI Lab ont développé un guide visant à améliorer l’estimation des performances des modèles de langage à grande échelle (LLM) en utilisant des modèles plus petits et moins coûteux.

L’entraînement de ces modèles peut coûter des millions, rendant donc crucial un choix judicieux des architectures, des optimisateurs et des ensembles de données.

Pour prédire la performance des grands modèles, ils se basent sur des lois de mise à l’échelle, qui relient la performance de modèles plus petits à celle des plus grands.

Autre nouveauté dans cette recherche, ils ont compilé une vaste base de données regroupant plus de 485 modèles issus de diverses architectures pour mieux comprendre et concevoir ces lois de mise à l’échelle.

Ce travail a révélé qu’inclure des points de contrôle de formation intermédiaire et former plusieurs modèles peut améliorer la précision des prédictions.

Les auteurs soulignent aussi que les petites lois de mise à l’échelle peuvent être utilisées efficacement pour tirer des estimations de performances des modèles cibles sans avoir à entraîner ces derniers complètement.

De plus, ils envisagent d’étoffer leur recherche pour inclure l’inférence des modèles, explorant comment ces systèmes pourraient mieux répondre aux requêtes en temps réel, en tenant compte des données et des paramètres supplémentaires.

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L’IA prédictive pourrait prévenir les catastrophes liées aux mouvements de foules.

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Une équipe de recherche de l’Institut Coréen des Sciences et Technologies Avancées (KAIST) a mis au point une nouvelle technologie d’intelligence artificielle capable de prédire les mouvements de foule, essentielle pour prévenir des incidents comme la tragédie d’Itaewon.

Cette avancée repose sur l’analyse simultanée de deux typesd’informations : la densité de la population dans différentes zones (informations de nœud) et le flux de personnes entre ces zones (informations de bord).

En utilisant une méthode d’apprentissage bi-modal et une technique d’apprentissage contrastive 3D, l’IA peut évaluer non seulement le nombre de personnes présentes, mais aussi le développement des foules dans le temps, améliorant significativement la précision des prévisions de congestion.

La recherche, présentée lors de la 31e conférence ACM SIGKDD, a démontré une amélioration de 76,1 % de la précision prédictive par rapport aux méthodes existantes.

Les données utilisées proviennent de plusieurs villes, dont Séoul et New York, et visent à renforcer la sécurité publique lors d’événements majeurs, à alléger la congestion urbaine et à réduire la propagation de maladies infectieuses.

Le professeur Jae-Gil Lee espère que cette technologie aura un impact social significatif dans la gestion des foules.

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Facebook lance un assistant de rencontres basé sur l’IA.

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Meta a annoncé l’intégration d’un assistant AI dans sa plateforme de rencontres Facebook pour faciliter la recherche de partenaires.

Ce chatbot propose des suggestions personnalisées, permettant aux utilisateurs de préciser leurs préférences, comme rechercher une « fille de Brooklyn en technologie ».

Une nouvelle fonctionnalité, Meet Mute, introduit des « matchs surprise » hebdomadaires pour éviter la lassitude liée au glissement.

Les rencontres sur Facebook connaissent une augmentation de 10 % parmi les utilisateurs de 18 à 29 ans.

Cependant, malgré cette croissance, Facebook reste loin derrière des applications de rencontre populaires comme Tinder, qui compte environ 50 millions d’utilisateurs actifs quotidiens.

D’autres applications, telles que Tinder et Hinge, ont déjà intégré des fonctionnalités AI pour améliorer l’expérience utilisateur.

Bumble a également développé des caractéristiques similaires, évoquant même la possibilité d’« assistants AI » qui pourraient accompagner les utilisateurs à leurs rendez-vous.

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Les transplantations d’organes peuvent-elles réellement rendre Poutine immortel ?

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L’idée de prolonger la vie humaine, autrefois réservée à la science-fiction, émerge comme un sujet sérieux de réflexion.

Les avancées en biotechnologie et en génétique ouvrent des perspectives fascinantes, mais soulèvent aussi des préoccupations éthiques.

L’aspiration à ralentir le vieillissement pourrait-elle contribuer à une meilleure santé générale, ou risquerait-elle de figer nos sociétés dans un statu quo stagnant?

Bien que l’immortalité à travers des transplantations d’organes semble peu probable, des efforts visant à prolonger la vie par des méthodes telles que la reprogrammation cellulaire pourraient offrir des bénéfices, notamment pour la prévention de maladies liées à l’âge.

Toutefois, un débat éthique majeur demeure : une vie plus longue pourrait-elle freiner l’innovation sociale, en favorisant des perspectives rigides au sein d’une population vieillissante?

Les implications de ces recherches sur la longévité nécessitent une analyse rigoureuse pour éviter une société figée, tout en cherchant à maximiser la santé et le bien-être à long terme.

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