Choisir une base de données vectorielle pour les agents IA et RAG : un aperçu complet

Cet article offre un aperçu détaillé des principales bases de données vectorielles comme Milvus, Qdrant et Weaviate, expliquant leur fonctionnement, leurs différences et leur utilité pour les agents IA et les systèmes RAG, tout en abordant les concepts clés des embeddings et des opérations vectorielles.

Le monde après les transformers : déclin et renouveau des grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLM) basés sur l'architecture des transformers dominent actuellement l'IA, mais ils rencontrent des limites architecturales majeures, telles que l'absence de mémoire à long terme et une complexité croissante, ce qui entraîne des coûts élevés et des performances stagnantes, malgré des solutions temporaires comme FlashAttention et LoRA.

Les modèles de langage ajustés au moment du test permettent la génération de novo de structures moléculaires à partir de spectres MS/MS

Cette étude présente un cadre innovant utilisant des modèles de langage pré-entraînés et ajustés au moment du test pour générer des structures moléculaires directement à partir de spectres de masse en tandem, surpassant les méthodes existantes et offrant une solution plus fiable pour l'identification de composés inconnus.

Construire un robot médical de la simulation au déploiement avec NVIDIA Isaac

Ce guide pratique explique comment collecter des données, former des politiques et déployer des workflows robotiques médicaux autonomes sur du matériel réel en utilisant NVIDIA Isaac, combinant simulation et données réelles pour surmonter les défis de la robotique médicale.

Miser sur les DeepAgents à fond

L'article présente la nouvelle version 0.2 de DeepAgents, un package Python pour créer des agents autonomes, avec des améliorations comme des backends pluggables et une meilleure gestion de la mémoire.

La préservation des connaissances alimentée par ChatGPT

Dai Nippon Printing (DNP) utilise ChatGPT Enterprise pour optimiser ses flux de travail, automatiser des tâches et préserver les connaissances institutionnelles, améliorant ainsi la productivité et l'innovation dans plusieurs divisions.

Trouver un retour sur les investissements en IA dans divers secteurs

Trois ans après ChatGPT, de nombreuses entreprises peinent à obtenir un retour sur investissement mesurable avec l'IA, mais des principes clés comme la valorisation des données, la stabilité des systèmes et l'alignement sur les besoins utilisateurs peuvent améliorer les résultats.

Plafonds de capacité dans les modèles de langage autoregressifs

Cette étude révèle des plafonds de capacité empiriques dans les modèles de langage autoregressifs, montrant que l'augmentation des paramètres n'améliore pas significativement la précision dans les tâches intensives en connaissances, contrairement aux tâches procédurales.

Un cadre d'IA multicomposant pour la psychologie computationnelle

Cet article présente un cadre d'IA complet pour la psychologie computationnelle, intégrant des modèles prédictifs et des dialogues génératifs, offrant une approche holistique pour comprendre et interagir avec les états psychologiques humains.

Clonage vocal avec consentement

Cet article explore l'idée d'un 'portail de consentement vocal' pour permettre le clonage de voix uniquement avec l'accord explicite de la personne, combinant éthique et technologie pour prévenir les usages malveillants tout en préservant les bénéfices potentiels.

Comment nous créons un coach santé personnel

Google développe un coach santé personnel basé sur des modèles Gemini, offrant des conseils personnalisés et adaptatifs en matière de santé et de bien-être, en s'appuyant sur des données scientifiques et des avis d'experts.

Les IA remplaceront-elles les mathématiciens ?

Les intelligences artificielles, capables de remporter des médailles d'or aux Olympiades internationales de mathématiques, soulèvent la question de leur potentiel à surpasser les chercheurs humains dans ce domaine réputé difficile.

Sora révèle les failles de la détection des deepfakes

Sora, le générateur de vidéos d'OpenAI, met en évidence les lacunes des systèmes de détection des deepfakes, notamment le système C2PA, malgré son adoption par plusieurs plateformes majeures, laissant les utilisateurs vulnérables à la désinformation.

L'attention par élan

L'article présente une nouvelle approche appelée 'Momentum Attention' qui intègre le concept d'inertie dans le mécanisme d'attention des transformers, permettant une meilleure stabilité et continuité dans le traitement des séquences longues.

Créer son propre ChatGPT pour 10$ par mois : déployer un LLM dans le cloud

Ce guide pratique explique comment déployer un modèle de langage local sur un serveur cloud pour créer un chatbot autonome, sécurisé et fonctionnant sans connexion internet, en utilisant des outils comme Ollama et des modèles tels que Mistral-7B-Instruct, tout en détaillant les configurations matérielles nécessaires et les étapes de mise en œuvre.

Pourquoi les mots entravent la communication entre agents IA

Les mots, bien qu'utiles, limitent la communication entre agents IA en raison de leur nature séquentielle et ambiguë, mais une nouvelle approche propose un canal de partage des états internes pour améliorer la collaboration et la précision des résultats.

Saisir l'opportunité de l'IA

Les États-Unis, leaders en développement de l'IA, doivent investir massivement dans l'électricité pour maintenir leur avance, créer des emplois et moderniser leur base industrielle, sous peine de voir la Chine les dépasser dans cette course technologique cruciale.

Renforcer les réponses de ChatGPT dans les conversations sensibles

Une collaboration avec plus de 170 experts en santé mentale a permis d'améliorer la capacité de ChatGPT à reconnaître les signes de détresse, à répondre avec empathie et à orienter les utilisateurs vers un soutien réel, réduisant ainsi les réponses inadéquates de 65 à 80%.

Construire des agents IA en médecine et autres domaines réglementés

Construire des agents IA pour des domaines réglementés comme la médecine est complexe, nécessitant un équilibre entre utilité et sécurité, tout en surmontant les limites des modèles actuels et les défis liés aux données et à la réglementation.

Personnalisation de LLMs open source pour l'extraction d'attributs de médication quantitative dans des systèmes EHR hétérogènes

Cette étude présente un cadre pratique utilisant des modèles de langage open source pour extraire des attributs de prescription de médicaments contre les troubles liés à l'usage d'opioïdes à partir de systèmes de dossiers médicaux électroniques hétérogènes, permettant une analyse cohérente et préservant la confidentialité des données.

Diffusion de données : 100 fois plus efficace

Hugging Face a amélioré son API de streaming pour les jeux de données, permettant un accès 100 fois plus efficace sans téléchargement préalable, réduisant les requêtes, accélérant la résolution des données et doublant la vitesse d'échantillonnage, tout en évitant les erreurs de stockage et de requêtes excessives.

huggingface_hub v1.0 : Cinq ans à construire les fondations du machine learning ouvert

Après cinq ans de développement, huggingface_hub atteint la version 1.0, marquant la maturité de la bibliothèque Python qui alimente 200 000 bibliothèques dépendantes et fournit des fonctionnalités essentielles pour accéder à plus de 2 millions de modèles publics, 0,5 million de jeux de données publics et 1 million d'espaces publics.

Le long chemin vers DiT (partie 2)

Cette deuxième partie du tutoriel explore la transformation d'un bruit gaussien en images de chiffres et de lettres à l'aide d'un réseau de neurones, en utilisant le dataset EMNIST, tout en abordant les défis de manipulation et de visualisation des données.

Pourquoi l’intelligence artificielle ne remplacera pas l’humain

L'article explore pourquoi l'IA, malgré ses avancées, ne peut remplacer l'homme en raison de son manque de créativité, de vision et de capacité à prendre des décisions, soulignant que l'IA est un outil pour augmenter la productivité humaine plutôt qu'un concurrent.

L’IA au travail : entre gaspillage et désillusion

Malgré leur inefficacité prouvée, les intelligences artificielles continuent d'être promues en entreprise, générant des contenus médiocres et une perte de temps considérable pour les employés qui doivent souvent retravailler les documents produits.