Nouvelle commission pour apporter des éclairages alors qu'OpenAI construit l'une des meilleures entités non lucratives au monde

AMI LABS lève 890 millions d’euros pour construire une nouvelle génération d’IA autour des “world models”

AMI Labs a levé 890 millions d'euros pour développer une nouvelle génération d'IA basée sur les "world models". Cette approche, défendue par Yann LeCun, repose sur l'idée que les modèles de langage actuels — fondés sur la prédiction statistique de texte — sont incapables de véritablement comprendre le monde. AMI Labs ambitionne ainsi de dépasser les limites de l'IA générative actuelle en construisant des modèles capables de raisonner sur la réalité physique et causale.

Anciens chercheurs d'Anthropic en discussion pour lever des fonds pour une nouvelle startup évaluée à 1 milliard de dollars

Des anciens chercheurs d'Anthropic discutent de levées de fonds de 175 millions de dollars à une valorisation de 1 milliard de dollars pour une nouvelle startup, Mirendil, visant la recherche et le développement AI dans des domaines scientifiques comme la biologie et les sciences des matériaux. Firmes de capital-risque Andreessen Horowitz et Kleiner Perkins envisagent de co-diriger cette ronde. Malgré les départs de chercheurs d'OpenAI, Google et Meta, Anthropic a vu relativement peu de départs de son équipe de recherche.

OpenAI repousse les limites du raisonnement automatisé avec ce qu'il appelle une avancée majeure en mathématiques

Un modèle de raisonnement d'OpenAI vient de réfuter une conjecture du mathématicien Paul Erdős portant sur la géométrie des distances unitaires, restée ouverte depuis 1946. Pour y parvenir, le modèle a mobilisé des outils issus de la théorie algébrique des nombres, une approche que les spécialistes du domaine n'avaient jamais envisagée dans ce contexte. La médaille Fields Tim Gowers, l'une des plus grandes autorités mondiales en mathématiques, a qualifié le résultat de "jalon dans les mathématiques de l'IA", et la communauté scientifique est désormais en train d'en analyser les détails techniques. L'impact va bien au-delà d'un simple exercice de calcul. En invalidant une conjecture vieille de 80 ans par un chemin conceptuellement inattendu, l'IA démontre une capacité à explorer des espaces de solutions que les chercheurs humains auraient peu de chances d'emprunter spontanément. Tim Gowers lui-même avertit : "Nous sommes probablement entrés dans une ère où il deviendra très difficile pour les humains de rivaliser avec l'IA dans la résolution de problèmes mathématiques." Ce n'est plus une promesse, c'est un constat d'un pair reconnu. Les conjectures d'Erdős forment l'un des corpus de problèmes ouverts les plus célèbres des mathématiques modernes, et beaucoup résistent depuis des décennies. OpenAI s'inscrit dans une course engagée avec Google DeepMind et d'autres, qui cherchent tous à démontrer que leurs modèles peuvent produire de véritables avancées scientifiques, et pas seulement assister les chercheurs. Cette démonstration pourrait accélérer l'intégration de l'IA dans les laboratoires de mathématiques pures, et relancer le débat sur ce que signifie "comprendre" en mathématiques.

💬 Ce n'est pas qu'il a résolu un problème d'Erdős vieux de 80 ans qui m'intéresse, c'est le chemin emprunté. Passer par la théorie algébrique des nombres là où personne ne regardait, c'est exactement le genre de détour qu'un chercheur humain n'aurait pas pris (trop risqué, trop loin des habitudes du domaine). Quand Gowers, médaille Fields, dit qu'on entre dans une ère difficile pour les humains en maths, c'est pas de la provoc, c'est un constat.

L'optimisation bayésienne : pourquoi la nouvelle méthode d'entraînement de Google AI est la clé du raisonnement des LLM

Des chercheurs de Google ont identifié une limite majeure des LLMs comme Llama-3-70B et Qwen-2.5-32B : leur incapacité à mettre à jour leurs "croyances" au fil des interactions, plafonnant dès le premier échange. Ils ont développé le Bayesian Teaching, une technique d'entraînement qui apprend aux modèles à raisonner comme un assistant bayésien — en maintenant et mettant à jour une distribution de probabilités sur les préférences utilisateur à chaque round. Contre-intuitivement, entraîner les modèles sur des "suppositions éclairées" (souvent fausses en début d'apprentissage) s'est révélé plus efficace que de les entraîner sur les bonnes réponses, permettant à des modèles comme Gemma-2-9B et Llama-3-8B d'approcher les performances du modèle bayésien de référence.