Le régime "tout viande" des réseaux sociaux cache un risque que la science commence à confirmer - Sciencepost

Des chercheurs ont mis au point un système de mesure du temps adapté à Mars, essentiel pour les futures missions. Cette avancée

Depuis des années, les chercheurs tentent de comprendre comment fonctionnent les modèles d'intelligence artificielle générative. Ils sont souvent décrits comme des boîtes noires. Il est impossible de savoir ce qui se passe à l'intérieur. On peut déduire certaines règles de fonctionnement en analysant les entrées et les sorties, autrement dit les requêtes et les réponses. Toutefois, il est aussi possible d'analyser les neurones individuels. Les modèles sont des réseaux de neurones artificiels qui reposent sur différentes architectures : réseaux antagonistes génératifs (GAN), réseaux de neurones récurrents (RNN), transformeurs, réseaux de neurones convolutifs (CNN), etc. Ces neurones ne sont pas des éléments physiques, mais des fonctions mathématiques. Toutefois, jusqu'à présent, leur rôle exact au sein du réseau neuronal est resté assez mystérieux. Le problème des neurones polysémiquesDans un long article d'environ 26 000 mots, Nick Cammarata de la startup Goodfire AI et ancien employé chez OpenAI, explique comment il a réussi à comprendre le fonctionnement de ces neurones, ce qui permettrait d'étudier et de mieux comprendre les grands modèles de langage.