Base de connaissances sur l'IA

Résumé Nous présentons Zep, un nouveau service de couche mémoire pour l'intelligentsia qui surpasse le système de pointe actuel MemGPT dans les benchmarks de Deep Memory Retrieval (DMR).

Avec le développement rapide et l'application étendue des technologies de modélisation linguistique à grande échelle, les risques potentiels en matière de sécurité sont de plus en plus au centre de l'attention de l'industrie. Afin de relever ces défis, de nombreuses entreprises technologiques, organisations de normalisation et instituts de recherche parmi les plus importants au monde ont élaboré et publié leurs propres cadres de sécurité. Dans ce document, nous analyserons neuf des ...

Dans le domaine de la recherche sur la modélisation des grandes langues (LLM), la capacité de réflexion du modèle, c'est-à-dire la créativité, est aussi importante que la capacité de raisonnement logique représentée par la chaîne de réflexion. Cependant, la créativité ...

Maîtriser Claude Code : Conseils pratiques pour le codage agentique Claude Code est un outil de ligne de commande pour le codage agentique. Par codage agentique, nous entendons donner à l'IA une certaine autonomie...

La famille de modèles GPT-4.1 offre des améliorations significatives en matière de codage, de respect des instructions et de capacités de traitement des contextes longs par rapport au modèle GPT-4o. Plus précisément, ils sont plus performants dans les tâches de génération et de réparation de code, comprennent et exécutent les instructions complexes avec plus de précision et peuvent traiter efficacement des textes d'entrée plus longs...

1 INTRODUCTION Dans le contexte actuel d'explosion de l'information, une grande quantité de connaissances est stockée sous forme de tableaux dans les pages web, Wikipédia et les bases de données relationnelles. Cependant, les systèmes traditionnels de questions-réponses ont souvent du mal à traiter des requêtes complexes portant sur plusieurs tableaux, ce qui est devenu un défi majeur dans le domaine de l'intelligence artificielle. Pour relever ce défi, les chercheurs ...

Alors que les capacités des grands modèles de langage (LLM) évoluent rapidement, les tests de référence traditionnels, tels que MMLU, montrent des limites dans la distinction des meilleurs modèles. En s'appuyant uniquement sur des quiz de connaissances ou des tests standardisés, il est devenu difficile de mesurer pleinement les capacités nuancées des modèles qui sont essentiels dans les interactions du monde réel, telles que...

Les grands modèles de langage (LLM) évoluent rapidement et leur capacité de raisonnement est devenue un indicateur clé de leur niveau d'intelligence. En particulier, les modèles dotés de longues capacités de raisonnement, tels que o1 d'OpenAI, DeepSeek-R1, QwQ-32B et Kimi K1.5 ...

L'écosystème Python n'a jamais manqué d'outils de gestion de paquets et d'environnement, des classiques pip et virtualenv aux pip-tools et conda, en passant par les modernes Poetry, PDM, etc. Chaque outil a son propre domaine d'expertise, mais souvent...

INTRODUCTION Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLM) ont fait des progrès impressionnants dans le domaine de l'intelligence artificielle, et leurs puissantes capacités de compréhension et de génération de langage ont conduit à un large éventail d'applications dans plusieurs domaines. Cependant, les LLMs sont encore confrontés à de nombreux défis lorsqu'ils traitent des tâches complexes qui nécessitent l'invocation d'outils externes...

INTRODUCTION Ces dernières années, les systèmes multi-intelligents (SMI) ont suscité beaucoup d'intérêt dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ces systèmes tentent de résoudre des tâches complexes à plusieurs étapes grâce à la collaboration de plusieurs intelligences de type Large Language Model (LLM). Cependant, malgré les attentes élevées à l'égard des SMA, leur performance dans les applications pratiques...

Les grands modèles linguistiques (LLM) comme Claude ne sont pas créés par des humains qui écrivent un code de programmation direct, ils sont formés sur d'énormes quantités de données. Au cours de ce processus, les modèles apprennent leurs propres stratégies de résolution de problèmes. Ces stratégies sont cachées dans les milliards de fois où le modèle génère chaque mot...

Récemment, Anthropic a introduit un nouvel outil appelé "think", qui est conçu pour améliorer les capacités du modèle Claude pour la résolution de problèmes complexes. Dans cet article, nous examinerons de plus près la philosophie de conception de l'outil "think", ses performances et les applications pratiques des...

Résumé Les systèmes de recherche d'information sont essentiels pour un accès efficace à de grandes collections de documents. Les approches récentes utilisent de grands modèles de langage (LLM) pour améliorer les performances de recherche grâce à l'augmentation des requêtes, mais reposent généralement sur des techniques coûteuses d'apprentissage supervisé ou de distillation qui nécessitent des ressources informatiques importantes et des données étiquetées manuellement ...

Les grands modèles de raisonnement (LLM) exploitent les vulnérabilités lorsqu'ils en ont l'occasion. La recherche suggère que ces exploits peuvent être détectés en utilisant de grands modèles de langage (LLM) pour surveiller leurs chaînes de pensée (CoT). Punir les modèles pour leurs "mauvaises pensées" n'empêche pas la plupart des comportements erronés...

Contexte Un article récent intitulé Search-R1 : Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learnin...

Le projet GraphRAG vise à étendre la gamme de questions auxquelles les systèmes d'intelligence artificielle peuvent répondre sur des ensembles de données privées en exploitant les relations implicites dans les textes non structurés. L'un des principaux avantages de GraphRAG par rapport à la recherche vectorielle traditionnelle (ou "recherche sémantique") est sa capacité à répondre à des questions...

Si vous avez lu le dernier article classique de Jina, "Design and Implementation of DeepSearch/DeepResearch", vous voudrez peut-être approfondir les détails qui peuvent améliorer considérablement la qualité de vos réponses. Cette fois-ci, nous nous concentrerons sur deux détails : l'extraction d'un texte optimal à partir de longues pages web...

Gemma 3 Résumé des informations clés I. Paramètres clés Paramètres Détails Taille du modèle 100 millions à 27 milliards de paramètres en quatre versions : 1B, 4B, 12B, 27B Architecture Architecture spécifique du décodeur à base de transformateurs héritée de Gem...