Deep Seek, un modèle d'IA chinois, présente des vulnérabilités majeures en matière de sécurité, ayant échoué à tous les tests de résistance à des attaques adversariales, ce qui soulève des préoccupations quant à son utilisation par des entreprises technologiques malgré ses faiblesses. Bien que Deep Seek ait connu une croissance rapide de son utilisation, ses mesures de sécurité insuffisantes pourraient avoir des conséquences graves, notamment en facilitant la cybercriminalité.

Cette vidéo présente le LangMem SDK, un outil permettant d'ajouter une mémoire procédurale aux agents, leur permettant d'apprendre des instructions et d'adapter leur comportement en fonction des retours d'utilisateur. L'exemple pratique illustre la création d'un assistant email capable d'apprendre à partir de feedback, notamment en intégrant des éléments personnalisés dans ses réponses.

La discussion aborde la question de savoir si un chatbot peut mentir, en définissant le mensonge sur un spectre allant de l'erreur à la désinformation. À travers des exemples pratiques, le conférencier illustre comment les chatbots peuvent produire des informations inexactes, qualifiées de "hallucinations", et met en avant la nécessité de principes pour assurer la fiabilité des intelligences artificielles.

1. Le mensonge peut être classé en erreurs, désinformation et mensonges intentionnels. 2. Les chatbots peuvent produire des "hallucinations", des erreurs de contenu qui peuvent sembler vraies. 3. La fiabilité des chatbots nécessite des principes tels que l'explicabilité, l'équité, la robustesse, la transparence et la protection de la vie privée. 4. Les chatbots peuvent mentir si les utilisateurs leur demandent de fournir des réponses incorrectes, à moins qu'ils ne soient protégés par des garde-fous. 5. La confiance dans les informations fournies par les chatbots doit être accompagnée d'une vérification.

1. La distinction entre erreur et désinformation est cruciale pour comprendre les limites des chatbots. 2. Les "hallucinations" des chatbots soulignent la nécessité d'une évaluation humaine des informations générées. 3. Les principes d'éthique et de transparence en IA sont essentiels pour bâtir la confiance dans les systèmes automatisés. 4. La capacité des chatbots à produire des mensonges intentionnels soulève des préoccupations sur leur utilisation dans des contextes critiques.

1. La confiance dans les chatbots doit être équilibrée par une approche sceptique et vérificatrice. 2. Les utilisateurs doivent être conscients des limites des chatbots et de leur potentiel à générer des informations erronées.

Elon Musk et son équipe de XAI ont lancé le modèle Grok 3, qui semble surpasser ses prédécesseurs en matière de capacité de raisonnement et de performances. Avec une infrastructure GPU massive, Grok 3 a déjà obtenu des résultats prometteurs dans divers benchmarks, suggérant qu'il pourrait devenir le leader du marché des modèles d'intelligence artificielle.

La présentation de Grock 3 par XAI vise à explorer la nature de l'univers et à développer une intelligence artificielle (IA) capable de répondre à des questions fondamentales. Grock 3, une avancée significative par rapport à son prédécesseur, Grock 2, bénéficie d'une puissance de calcul accrue et d'améliorations en matière de raisonnement, permettant des performances exceptionnelles dans divers domaines.

Elon Musk a présenté Gro 3, qualifié de l'IA la plus avancée au monde, surpassant des modèles récents comme GPT-4 et Gemini 2. Les performances de Gro 3 ont été évaluées sur plusieurs benchmarks, montrant des capacités exceptionnelles en mathématiques, sciences et codage, ainsi qu'une forte performance dans des tests en aveugle. Ce modèle, en constante amélioration, intègre également des capacités de raisonnement avancées, permettant des réponses plus précises et complexes.

Lors d'une session en direct, un expert présente un projet utilisant la framework Autogen pour créer un assistant de recherche capable de récupérer et de résumer des articles scientifiques à partir de Google Scholar et d'autres bases de données. Bien que des problèmes techniques aient été rencontrés, l'expert a expliqué les étapes de configuration, de codage et d'intégration des agents.

La conversation explore l'impact de l'IA sur le secteur de la santé, notamment à travers les témoignages du Dr Graham Walker, médecin urgentiste et co-fondateur de MD Cal. Il souligne comment les outils d'IA, comme les scribes numériques, facilitent le travail des médecins, améliorent l'interaction avec les patients et promettent de rendre la médecine plus humaine, tout en abordant les défis de l'adoption de ces technologies dans les flux de travail cliniques.

1. Les outils d'IA, notamment les scribes numériques, améliorent l'efficacité des médecins et leur permettent de se concentrer davantage sur les soins aux patients. 2. L'adoption de l'IA dans la santé est freinée par des préoccupations liées à la confidentialité des données et à la sécurité. 3. L'éducation des médecins sur l'utilisation de l'IA est essentielle pour réduire les craintes de remplacement par la technologie. 4. Le Dr Walker évoque la nécessité d'une collaboration étroite entre les cliniciens et les innovateurs technologiques pour développer des outils adaptés. 5. L'IA pourrait potentiellement contribuer à réduire le burnout des médecins, mais cela dépendra de la manière dont elle est intégrée dans les systèmes de santé.

1. Les préoccupations concernant la sécurité des données et la conformité réglementaire restent des obstacles majeurs à l'adoption de l'IA. 2. L'IA pourrait augmenter l'efficacité, mais il existe un risque de surcharge de travail si elle est mal intégrée. 3. La confiance dans les outils d'IA peut mener à une dépendance, rendant les médecins moins vigilants dans la vérification des informations. 4. Le rôle du jugement humain dans la prise de décision médicale est irremplaçable, même avec des outils d'IA avancés.

1. Comment les systèmes de santé peuvent-ils équilibrer l'efficacité apportée par l'IA tout en préservant le contact humain dans les soins ? 2. Quelles stratégies peuvent être mises en place pour garantir que l'IA soutienne plutôt que remplace les compétences des cliniciens ?

GraphRAG est une solution innovante qui améliore la précision et la rapidité des réponses dans les lignes de soutien en santé en reliant des informations à travers un graphe de connaissances. Contrairement à l'approche traditionnelle de RAG, GraphRAG permet une analyse plus approfondie des relations entre les entités, offrant ainsi des réponses plus complètes et contextuellement pertinentes.

Ce live YouTube présente une discussion entre Jay et un hôte sur les avancées en matière de modèles de langage, en particulier les modèles de langage à grande échelle (LLM) et leur formation. Jay partage son expérience dans le domaine de l'apprentissage automatique, ses contributions à la communauté éducative, ainsi que son nouveau livre sur les LLM, tout en abordant les techniques de formation, y compris l'apprentissage par renforcement et l'instruction fine.

1. Jay a une expérience de près de 10 ans en apprentissage automatique, notamment à travers son blog et ses cours en ligne. 2. Son livre, "Hands-On Large Language Models", propose une introduction visuelle à l'utilisation des LLM. 3. La discussion aborde le fonctionnement des LLM, en mettant l'accent sur les modèles de raisonnement comme DeepSeek R1. 4. Les méthodes de formation incluent l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement, avec des exemples pratiques. 5. Les défis liés à la collecte de données pour l'instruction fine et le rôle de l'apprentissage par renforcement dans l'amélioration des performances des modèles sont discutés.

1. L'importance de l'apprentissage en public est soulignée comme un moyen d'accélérer l'apprentissage et le partage des connaissances. 2. Les modèles de raisonnement nécessitent des ensembles de données spécifiques pour être efficaces, ce qui pose des défis logistiques. 3. L'apprentissage par renforcement est en train de devenir une méthode clé pour améliorer les LLM, en particulier dans des contextes où l'automatisation est possible. 4. La transition vers des modèles multimodaux, capables de traiter différents types de données (texte, image, audio), est identifiée comme une tendance future.

1. L'éducation continue et le partage des connaissances sont essentiels dans un domaine aussi dynamique que l'apprentissage automatique. 2. L'importance de l'éthique et de la sécurité des données dans le déploiement des LLM ne peut être sous-estimée. 3. La recherche sur les architectures alternatives aux Transformers pourrait ouvrir de nouvelles voies pour l'IA.