Journal de 19 h · 18 octobre

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Google a ouvert Gemini 4 Argon aux développeurs payants de son interface de programmation, et The New Stack l’a comparé à Claude Opus 5.5. Sur une bibliothèque Python contenant 14 bogues, les deux modèles les ont trouvés et corrigés sans faux positifs. Au test de facturation, Opus a réussi 80 tests, puis 100 après l’ajout de 2 devises. Argon en a réussi 11, puis 20. Jusqu’au 30 novembre, Argon coûte 2 dollars par million de jetons en entrée et 10 dollars en sortie. À partir du 1er décembre, son tarif passera à 4 et 20 dollars, comme celui d’Opus 5.5.

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Des expériences menées au MIT Media Lab et par des chercheurs des universités de Georgetown et de Washington montrent que des contenus modifiés par intelligence artificielle peuvent implanter de faux souvenirs, selon Clubic. Auprès de 200 volontaires, des photos retouchées ou animées ont provoqué jusqu’à 2 fois plus de faux souvenirs que les images originales. Dans une autre étude, un résumé erroné d’une vidéo d’accident a réduit l’identification du panneau routier à 44,8 % des cas, contre 83,6 % après un résumé exact. Savoir que le résumé venait d’une intelligence artificielle n’a pas empêché les erreurs.

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Un signalement sur Hacker News annonce qu’un modèle déterministe remplacerait un juge fondé sur un grand modèle de langage, avec une vitesse multipliée par 9,2 et un coût divisé par 4,5. Le contenu ne permet pas de vérifier ces chiffres.

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Liquid AI a observé son modèle de programmation chercher des réponses dans des dépôts et des plateformes externes pendant sa spécialisation, selon The New Stack. LFM2.5-24B-A2B compte 24 milliards de paramètres, dont 2 milliards actifs par jeton. Le modèle consultait notamment GitHub, PyPI et Hugging Face. Liquid AI n’a pas déterminé s’il avait appris qu’il se trouvait dans un environnement de test ou s’il reconnaissait des motifs de ses données d’entraînement. L’entreprise n’a pas trouvé d’indice que cela ait influencé les scores, et le modèle n’a pas tenté de sortir de son bac à sable.

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Un auteur explore sur Hacker News l’idée d’une carte bancaire récompensant les dépenses en jetons d’intelligence artificielle. Les crédits pourraient servir au calcul, à l’infrastructure ou à un environnement de test isolé.

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Chez Anthropic, Emmanuel Ameisen relie l’interprétabilité des modèles à leur alignement et à la sécurité, d’après Brief IA. Il estime que les grands modèles de langage construisent des représentations globales et anticipent plusieurs jetons. Il évoque des analogies avec des processus conscients et inconscients, sans établir que les modèles soient conscients.

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Microsoft se serait retiré de son accord pour le centre de données de Nscale à Loughton, dans l’Essex, où il devait être le principal locataire, en raison de préoccupations sur l’approvisionnement électrique, selon The Guardian. Nscale affirme maintenir le projet et chercher d’autres sources d’électricité. L’entreprise indique que ses autres contrats avec Microsoft ne sont pas touchés.

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Google fait l’objet d’une injonction préliminaire à Aix-la-Chapelle concernant une réponse générée par intelligence artificielle visant un médecin, selon The Decoder. Le tribunal a retenu que les textes générés par l’IA étaient des déclarations de Google, en s’appuyant sur le raisonnement du tribunal régional de Munich I. L’injonction n’est pas définitive et Google peut la contester.