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Une méthode innovante de formation sur l’IA génère des agents logiciels performants avec uniquement 78 exemples.

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2 mois environ

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Une étude récente de l’Université Jiao Tong de Shanghai et du SII Generative AI Research Lab (GAIR) révèle que la formation de modèles de langage de grande taille (LLM) pour des tâches complexes peut être réalisée avec des ensembles de données beaucoup plus petits que prévu.

Le cadre proposé, nommé Limi, se base sur l’idée que la qualité des données prévaut sur leur quantité.

Les chercheurs ont démontré qu’avec seulement 78 exemples soigneusement sélectionnés, un modèle pouvait surpasser ceux entraînés sur plusieurs milliers d’exemples, ce qui est prometteur pour les secteurs où les données sont rares ou coûteuses à acquérir.

Limi se concentre sur la collecte de démonstrations structurées de comportements autonomes.

Chaque démonstration comprend une requête et une série d’actions (trajectoire) prises par le modèle pour répondre à cette requête.

Les chercheurs ont élaboré un ensemble de données de 78 requêtes à partir de scénarios réels et ont confié la réalisation des tâches à un agent codant assisté par l’IA.

Leurs résultats, obtenus avec un modèle optimisé, montrent des performances remarquables par rapport à plusieurs références établies, suggérant que des systèmes d’IA autonomes peuvent être développés de manière plus efficace sans nécessiter de vastes quantités de données.

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

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1 jour 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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3 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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3 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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