La méditation, autrefois perçue comme un état de repos mental, s'est révélée être une période d'activité cérébrale accrue, selon une étude récente. Simultanément, les progrès de l'intelligence artificielle continuent d'émerger, avec de nouveaux modèles de langage atteignant des taux d'hallucination historiquement bas et des techniques innovantes permettant aux modèles d'acquérir de nouvelles compétences sans perdre les connaissances existantes. Ces développements mettent en évidence l'évolution du paysage de la conscience humaine et de l'innovation technologique.
Des chercheurs de l'Université de Montréal et du Conseil national de la recherche italien ont analysé l'activité cérébrale de 12 moines de la tradition de la forêt thaïlandaise dans un monastère bouddhiste en dehors de Rome. En utilisant la magnétoencéphalographie (MEG), ils ont constaté que la méditation modifie significativement la dynamique cérébrale, remettant en question la vision traditionnelle de la méditation comme un état de quiétude mentale (Source 1).
Dans le domaine de l'IA, la startup chinoise z.ai a dévoilé son dernier grand modèle de langage, GLM-5. Ce modèle open-source, publié sous licence MIT, a atteint un taux d'hallucination historiquement bas sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 indépendant. Avec un score de -1 sur l'AA-Omniscience Index, GLM-5 a démontré une amélioration de 35 points par rapport à son prédécesseur, menant l'industrie en matière de fiabilité des connaissances (Source 2). "GLM-5 est désormais en tête de toute l'industrie de l'IA, y compris les concurrents américains comme Google, OpenAI et Anthropic, en matière de fiabilité des connaissances, en sachant quand s'abstenir plutôt que de fabriquer des informations", selon VentureBeat (Source 2).
Parallèlement, des chercheurs du MIT, de l'Improbable AI Lab et de l'ETH Zurich ont développé une nouvelle technique appelée "self-distillation fine-tuning" (SDFT). Cette méthode permet aux grands modèles de langage d'acquérir de nouvelles compétences et connaissances sans compromettre leurs capacités existantes. SDFT exploite les capacités d'apprentissage en contexte des LLM modernes, surpassant constamment le "supervised fine-tuning" (SFT) traditionnel (Source 3).
Les progrès rapides de l'IA suscitent également des inquiétudes. Comme le souligne MIT Technology Review, les agents d'IA peuvent être risqués, en particulier lorsqu'ils sont équipés d'outils qui interagissent avec le monde extérieur. Cela a conduit à l'émergence de développeurs indépendants comme Peter Steinberger, dont l'outil OpenClaw permet aux utilisateurs de créer leurs propres assistants d'IA sur mesure (Source 4).
L'utilisation des LLM dans diverses applications, y compris le développement d'applications, gagne également du terrain. Comme le souligne un article de Hacker News, les LLM peuvent accélérer la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités. Cependant, des considérations éthiques doivent être prises en compte avant d'adopter pleinement ces technologies (Source 5).
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