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Ferrari a fait appel à la NASA pour concevoir l'accélération de sa première voiture électrique, la Luce. Tout en promettant des performances excitantes, la marque italienne ne souhaite pas non plus rendre malades ses clients.
Elon Musk voit grand pour TERAFAB, son projet de puces IA déployées dans l'espace. Trop grand ? Pour atteindre les objectifs du milliardaire, SpaceX devrait lancer des centaines de fusées Starship chaque jour. Décryptage d'une équation qui est, pour l'heure, impossible à résoudre.
[Précommande] Si vous n'avez pas encore joué au GOTY 2025, sachez que la version collector Mirror Edition de Clair Obscur: Expedition 33 est enfin prévue chez nous, et est disponible à la précommande.
Samsung commence à déployer une mise à jour des Galaxy S26 avec le support d'AirDrop pour envoyer/recevoir des fichiers avec des appareils Apple. Le constructeur coréen devient le premier, après Google, à intégrer cette fonctionnalité sur Android.
Andrej Karpathy, ancien chercheur chez OpenAI et ex-responsable de l'IA chez Tesla, a laissé tourner un agent IA pendant 48 heures sur un petit modèle de langage. Résultat : 700 expériences, 20 optimisations retenues et un gain de 11 % sur le temps d'entraînement.
Mais c'est quoi ce concept d'autoresearch ? Et bien le fonctionnement est assez direct : un agent IA reçoit un script d'entraînement de 630 lignes en Python et un budget de calcul fixe de 5 minutes par expérience sur un seul GPU. Et c'est là que l'agent se met en mouvement pour lire le code, formuler une hypothèse, modifier le script, lancer l'entraînement, évaluer le résultat, et surtout décider, ou non, de conserver une modification.
Si le modèle s'améliore, le changement devient la nouvelle base. Sinon, il revient en arrière et essaie autre chose. En deux jours de boucle continue, l'agent a conduit environ 700 itérations et identifié 20 améliorations cumulables qui ont réduit le temps nécessaire pour atteindre le niveau GPT-2 de 2,02 heures à 1,80 heure.
Tobias Lütke, le patron de Shopify, a d'ailleurs testé le système sur des données internes : après une nuit, 37 expériences et un gain de 19 % sur les performances de son modèle.
Là où le projet fait pas mal parler, c'est l'idée que cette IA s'améliore elle-même en boucle, dans un scénario que certains chercheurs en sécurité aiment appeler "exploser d'intelligence" (c'est aussi comme ça que j'appelle chaque moment que je passe à regarder l'ami Korben me parler de ses projets en cours).
Karpathy tempère : son agent n'optimise pas son propre code, il ajuste l'entraînement d'un modèle bien plus petit et bien moins complexe.
Par contre, il assume que tous les grands labos d'IA vont adopter cette méthode et que ça va accélérer la recherche. Il imagine à terme des essaims d'agents qui collaborent en parallèle, testent des pistes différentes et remontent les meilleures idées à des échelles de plus en plus grandes. Son objectif : ne pas reproduire le travail d'un doctorant, mais celui d'une communauté entière de chercheurs.
Bon maintenant il faut quand même relever que certains critiquent quand même l'idée, car elle ressemble en partie à AutoML, une technique qui est déjà utilisée chez Microsoft et Google.
Karpathy a répondu que la comparaison ne tient pas : AutoML fonctionne avec des variations aléatoires ou des algorithmes évolutifs, alors qu'autoresearch utilise un vrai modèle de langage qui écrit du code, apprend de ses expériences précédentes et a accès à internet. Bref, tout ceci est fascinant.
Source : The News Hack
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