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Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : machine-learning
Ce qui anime réellement un réseau neuronal : les compilateurs d’IA sous Python
Ce qui fait réellement fonctionner un réseau neuronal : suivre un LLM à partir d’une expression Python à travers des graphes de calcul, la fusion d’opérateurs, des IR de type MLIR et leur traduction en matériel.
6 min de lectureChanger les modèles d’incorporation RAG sans réindexation : comment fonctionne rebasis
Changer les modèles d’incorporation RAG sans réindexation : rebasis convertit les nouveaux vecteurs de requête dans l’ancien index à l’aide d’un petit adaptateur et vous indique quand le passage par un pont ne sera pas utile.
18 min de lectureDS-STAR contre les agents de codage généraux : explication du système d’analyse de données de Google.
Pourquoi un agent de codage généralisé stagne dans l’analyse de données et comment le système DS-STAR de Google résout ce problème : sept agents, rapports DS-STAR+, ingénierie de caractéristiques, Claude Code.
22 min de lectureDistillation à étiquettes souples pour un agent SQL de 0,8 milliard : pourquoi un enseignant Qwen plus faible a gagné
L’ajustement fin LoRA à l’aide d’étiquettes souples top-k issues de traces figées a permis à un agent SQL de 0,8 milliard de paramètres d’atteindre 55 des 220 tâches, et un modèle enseignant Qwen moins performant a surpassé le modèle GPT plus puissant.
20 min de lectureJouer au volley-ball avec des agents IA pour prédire le chiffre d’affaires des restaurants.
Un hackathon sur le chiffre d’affaires des restaurants basé sur des agents IA contrôlés par des humains : audit des données, validation adaptée aux spécificités, ingénierie de caractéristiques, ensemblement et l’écart par rapport aux scores des leaders.
18 min de lectureHuit idées d’algèbre linéaire derrière les embeddings, LoRA et PCA
Vecteurs, matrices, vecteurs propres, similarité cosinus, normes, décomposition SVD et rang expliqués à l’aide d’exemples de prix immobiliers ainsi que des techniques d’intelligence artificielle qui en dépendent.
7 min de lectureCe que signifie réellement GPT et pourquoi l’ingénierie de l’intelligence artificielle reste une ingénierie.
Découvrez le Generative Pre-trained Transformer, l’attention, l’ajustement et la prédiction, et comprenez pourquoi un bon travail en intelligence artificielle dépend encore du jugement d’ingénieur et de questions plus pertinentes.
4 min de lectureCinq façons gratuites de commencer à apprendre l’IA sans se noyer dans des plans détaillés.
Une courte liste de ressources gratuites pour apprendre l’IA, allant du cours intensif d’IA de Google aux plateformes fast.ai, Hugging Face, Kaggle et YouTube, accompagnée de conseils sur ce qu’il convient de choisir en premier.
7 min de lectureComment fonctionne un LLM : tokens, attention et prédiction du token suivant
Comment un LLM fonctionne en termes simples : tokens, embeddings, attention auto, masquage causal et génération du token suivant, ainsi que les raisons pour lesquelles l’entraînement et l’inférence diffèrent réellement.
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