Ben's Bites et GlobalCenter AI dégainent leur nouvel outil de recherche, mais en grattant un peu, on découvre que la simplicité annoncée ressemble surtout à une excuse pour cacher un manque de substance.
Un ex-chercheur d'OpenAI enfonce le clou : les modèles actuels sont incapables d'apprendre de leurs erreurs, et ça pourrait bien être le mur qui nous sépare de l'IA générale.
Alors que le secteur s'excite sur les chatbots qui écrivent des mails, une équipe bosse sur une IA qui prédit les risques d'anévrisme en temps réel, et Microsoft sort un générateur de rapports médicaux qui apprend en se faisant gronder.
Le post de Hacker News passe inaperçu, mais il touche au cœur d'un problème que l'industrie préfère ignorer : parfois, l'IA fait exactement ce qu'on lui demande, et c'est justement là que ça foire.
Sparkli, une startup fondée par d'anciens de Google, promet de révolutionner l'apprentissage des enfants avec une IA, mais le vrai débat se cache dans les coulisses de la pensée algorithmique opaque.
Les agents IA, censés automatiser nos vies, se révèlent être des gouffres financiers et techniques, avec des coûts d'exécution qui explosent et une fiabilité en berne.