Les linguistes et les économistes ne sont pas d'accord, mais ce qui est certain : l'IA change la donne, en mieux pour les chiffres d'embauche, en pire pour la qualité des phrases.
La startup miamiaine Subquadratic prétend avoir résolu un problème mathématique qui freine les LLM depuis des années, et cette fois elle apporte des preuves.
L'Arcep a testé des LLM sur Jean Zay et balance des données concrètes sur leur consommation électrique, histoire qu'on arrête de faire tourner des modèles de 400 milliards de paramètres pour rédiger une liste de courses.
Une nouvelle étude montre que les systèmes de mémoire intégrés aux IA peuvent dégrader leurs performances et les transformer en lèche-bottes numériques.
Des tâches ingrates de gestion, de compta, de com' : le quotidien du petit entrepreneur passe à la moulinette des LLMs.
Amazon Managed Grafana se met à l'observabilité des LLMs, entre courbes de GPU et qualité des réponses, le tout en un seul tableau de bord.
Azercell et AWS ont monté un LLM en azerbaïdjanais en six semaines, prouvant qu'on peut contourner le manque de données quand on a de la jugeote.
Deux papiers ArXiv suggèrent que les LLMs devraient imiter le sommeil et l'oubli humains pour mieux apprendre.
Les gains astronomiques des LLM sont derrière nous, et la vraie révolution se cache dans la personnalisation, pas dans le prochain mastodonte.
Wikipedia interdit officiellement l'utilisation des grands modèles de langage pour générer ou réécrire des articles, une décolution saluée par les contributeurs qui préfèrent la rigueur humaine au bullshit algorithmique.