Pourquoi les orages semblent de plus en plus violents - Science et vie

Que font les agents d’intelligence artificielle (IA) si on ne leur donne pas d’instructions ? Apparemment, ils jouent. C’est en tout cas la conclusion à laquelle sont arrivés des chercheurs du laboratoire d’intelligence artificielle et d’informatique du Massachusetts Institute of Technology, après avoir laissé un agent d’IA seul dans un environnement virtuel pendant trente heures, puis répété l’expérience à treize reprises. Surnommé “Eko”, l’agent d’IA a été conçu avec le modèle Claude Opus 4.7 d’Anthropic, “ce qui signifie qu’il avait déjà une vaste base sémantique”, fait remarquer Gizmodo. À la différence d’un agent de Claude “normal”, Eko a été doté d’un corps virtuel en forme de homard, clin d’œil probable à l’agent de la plateforme Moltbook, Clawdbot, (claw signifiant “pince”, comme celle des homards). Eko était capable de rédiger des instructions pour faire se déplacer son avatar homard sur une île déserte dont le design ressemblait plus ou moins au jeu vidéo Roblox. Mais aucune instruction ne lui a été donnée au départ.

Trente ans d'activité d'endurance vont de pair, après 55 ans, avec une capacité de vitalité plus élevée, selon une étude niçoise.

Jeudi 23 juillet 2015, sur le chantier de fouilles de la Caune de l’Arago, à Tautavel (Pyrénées-Orientales), un étudiant de 20 ans sort de terre une dent humaine. Valentin Loescher, étudiant en histoire de l’art et archéologie, participait à ses premières fouilles. L’incisive qu’il tient entre les doigts date d’environ 560 000 ans, soit 100 000 ans de plus que l’homme de Tautavel, jusque-là considéré comme le plus vieux Français. Le musée de Tautavel en fait l’annonce publique le 27 juillet 2015.

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.