Oui exactement. Il s'agit d'un type de modèle d'IA qui est capable de s'adapter à son environnement, d'un (début…) de sens commun, c'est à dire comprendre un environnement changeant, et en comprendre les causes et les conséquences. Quelque chose de beaucoup plus global que
@dfintelligence
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Reflections on the proximity of AGI based on recent research
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L'AGI pourrait ne pas être si loin que ca. Je viens de lire plusieurs papier de recherche , et c'est la première fois que j'en suis pratiquement convaincu. C'est fou ce qu'il va se passer dans les prochains mois/années. J'ai vraiment trop hâte. Il va falloir s'adapter (vite)
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Using LLMs as control policies for robotics
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Il se passe vraiment des trucs incroyables en ce moment dans le developpement des systèmes d'IA.
— Defend Intelligence (Anis Ayari) (@DFintelligence) 10 mai 2023
Les modèles de LLM semblent être la partie "d'adaptation" qui manquait depuis longtemps au domaine. Ils permettent par exemple ici d'adapter les actions d'un robot. https://t.co/pG0NsFD0rTIl se passe vraiment des trucs incroyables en ce moment dans le developpement des systèmes d'IA. Les modèles de LLM semblent être la partie "d'adaptation" qui manquait depuis longtemps au domaine. Ils permettent par exemple ici d'adapter les actions d'un robot.
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LLMs as Reasoning Blocks for World Modeling and Generalization
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Really nice ! thank you for demonstrating this capability. LLM could then indeed be used as the "reasoning" block to achieves unseen world reasonning and allow tasks to get a better generalization to accomply them.
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The Future of Autonomous AI Agents
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Le futur c’est les agents autonomes. C’est déjà possible si on sait coder un peu, mais imaginez un monde où chacun aura un genre de super JARVIS comme Iron Man , connecté à Internet, à vos e-mails, votre calendrier, votre maison, vos réseaux… Vous lui parlerez et il agira.
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Using Meta’s DinoV2 AI Model for Large-Scale Tree Canopy Analysis
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J'adore cette application de @MetaAI , qui a utilisé un de leurs derniers model de computer Vision (DinoV2) pour analyser la hauteur des arbres (un par un!) à l'échelle des continents pour aider à calculer le dioxyde de carbone absorbé ! GG !https://t.co/3KdQVHuC9Y pic.twitter.com/GVAw7wR9Fa
— Defend Intelligence (Anis Ayari) (@DFintelligence) 8 mai 2023J'adore cette application de @MetaAI , qui a utilisé un de leurs derniers model de computer Vision (DinoV2) pour analyser la hauteur des arbres (un par un!) à l'échelle des continents pour aider à calculer le dioxyde de carbone absorbé ! GG ! https://
research.facebook.com/blog/2023/4/ev
ery-tree-counts-large-scale-mapping-of-canopy-height-at-the-resolution-of-individual-trees/?utm_source=linkedin&utm_medium=organic_social&utm_campaign=blog&utm_content=video
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Curated technical resources for AI audio generation
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Si la génération #audio par des méthodes d'#IA vous interesse voici une liste de ressources (je continuerai à updater ce tweet en fonction des nouveautés dans l'audio génération) : – https://
arxiv.org/pdf/2301.02111
v1.pdf
… – https://
github.com/microsoft/unilm
– https://
github.com/bshall/hubert
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Research trends on increasing LLM memory capacity
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Nice ! J'aime bien regarder un peu ce qui se fait comme ca pour voir la direction que ca va prendre. Apparement ca travail dur sur donner plus de mémoire aux LLM (sans forcement devoir en impacter le temps de training…)
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Unlimiformer: Long-Range Transformers with Unlimited Context
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C’était celui là https://
paperswithcode.com/paper/unlimifo
rmer-long-range-transformers-with
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Tips for Keeping Up with AI Research via Papers with Code
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Je vous partage un de mes tips pour faire de la veille en #IA. Tous les dimanches je passe 1h au moins à explorer Papers with Code. Ca permet de lire des papiers de recherche avec du code pour tester. Faut fouiller un peu mais ça permet de voir les grandes directions.